Отсев неперспективных структур и их ранжирование с использованием функций полезности

Лабораторная работа по предмету «Информатика»
Информация о работе
  • Тема: Отсев неперспективных структур и их ранжирование с использованием функций полезности
  • Количество скачиваний: 18
  • Тип: Лабораторная работа
  • Предмет: Информатика
  • Количество страниц: 5
  • Язык работы: Русский язык
  • Дата загрузки: 2014-06-05 00:55:12
  • Размер файла: 33.3 кб
Помогла работа? Поделись ссылкой
Ссылка на страницу (выберите нужный вариант)
  • Отсев неперспективных структур и их ранжирование с использованием функций полезности [Электронный ресурс]. – URL: https://www.sesiya.ru/laboratornaya-rabota/informatika/otsev-neperspektivnyh-struktur-i-ih-ranjirovanie-s-ispolzovaniem-funkciy-poleznosti/ (дата обращения: 17.05.2021).
  • Отсев неперспективных структур и их ранжирование с использованием функций полезности // https://www.sesiya.ru/laboratornaya-rabota/informatika/otsev-neperspektivnyh-struktur-i-ih-ranjirovanie-s-ispolzovaniem-funkciy-poleznosti/.
Есть ненужная работа?

Добавь её на сайт, помоги студентам и школьникам выполнять работы самостоятельно

добавить работу
Обратиться за помощью в подготовке работы

Заполнение формы не обязывает Вас к заказу

Информация о документе

Документ предоставляется как есть, мы не несем ответственности, за правильность представленной в нём информации. Используя информацию для подготовки своей работы необходимо помнить, что текст работы может быть устаревшим, работа может не пройти проверку на заимствования.

Если Вы являетесь автором текста представленного на данной странице и не хотите чтобы он был размешён на нашем сайте напишите об этом перейдя по ссылке: «Правообладателям»

Можно ли скачать документ с работой

Да, скачать документ можно бесплатно, без регистрации перейдя по ссылке:

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РЕСПУБЛИКИ БЕЛАРУСЬ
УО «БРЕСТСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ»
КАФЕДРА ИНФОРМАТИКИ И ПРИКЛАДНОЙ МАТЕМАТИКИ














Лабораторная работа №9
по дисциплине «Системный анализ и исследование операций»
"Отсев неперспективных структур и их ранжирование с использованием функций полезности"





Выполнил:
студент группы АС-35

Проверил:







Брест 2014
Цель работы: изучение методов оценки структур по вероятности достижения цели и их ранжирования с использованием функций полезности.
Постановка задачи. Рассматривается 10 вариантов построения вычислительной системы. Качество структур оценивается с помощью системы критериев:
K1 – время реакции системы (сек).
K2 – коэффициент загрузки процессоров (%).
K3 – пропускная способность системы (задач/сек).
K4 – стоимость (млн. руб.).
K5 – оценка уровня используемого ПО (0 – 1).
K6 – оценка уровня комфортности (0-1).
В соответствии с заданным вариантом данных провести отсев неперспективных структур и их ранжирование с использованием функций полезности.
Вариант 23
№ вар. Структуры Пороговое значение p0 Вариант опроса экспертов
3 S3-S12 0.6 3

{Sj}
{Ki} S3 S4 S5 S6 S7 S8 S9 S10 S11 S12
K1↓ 5,7 2,9 3,1 2,7 3,3 2,9 2,8 4,2 1,2 2,4
K2↑ 60 33 74 30 55 31 29 58 22 34
K3↑ 1,23 1,15 1,22 0,94 1,23 1,05 1,15 1,95 1,06 1,37
K4↓ 219 546 476 564 431 574 514 374 836 621
K5↑ 0,33 0,63 0,55 0,75 0,51 0,65 0,68 0,35 0,87 0,65
K6↑ 0,2 0,65 0,5 0,45 0,5 0,65 0,75 0,45 0,8 0,85

{Ki} Единицы
измерения Худшее значение Лучшее значение
K1 сек 5 0.5
K2 % 20 85
K3 задач/сек 1 3
K4 млн .руб. 700 100
K5 - 0.2 0.9
K6 - 0.3 0.9



Ход работы
1. Оценка структур по вероятности достижения цели.

Матрицу векторных оценок приводим к безразмерному виду:
{Sj}
{Ki} S3 S4 S5 S6 S7 S8 S9 S10 S11 S12
K1↓ 0,21 0,41 0,387 0,44 0,36 0,41 0,42 0,285 1 0,5
K2↑ 0,8 0,44 1 0,4 0,7 0,41 0,39 0,78 0,297 0,46
K3↑ 0,63 0,59 0,62 0,48 0,63 0,53 0,589 1 0,54 0,7
K4↓ 1 0,4 0,46 0,388 0,5 0,38 0,426 0,586 0,26 0,35
K5↑ 0,38 0,72 0,63 0,86 0,59 0,74 0,4 0,4 1 0,74
K6↑ 0,235 0,76 0,58 0,52 0,58 0,76 0,88 0,52 0,94 1

Безразмерные оценки ρij принимаем в качестве вероятностей достижения частных целей pij: pij=ρij.
Находим вероятности Pj достижения конечной цели Zj-ой структурой Sj:

P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 P11 P12
0,21 0,4 0,39 0,39 0,36 0,38 0,39 0,29 0,26 0,35

Отбираем варианты, для которых Pj≥p0.
P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 P11 P12
0,21 0,4 0,39 0,39 0,36 0,38 0,39 0,29 0,26 0,35


2. Ранжирование структур с использованием функций полезности.

Для частных критериев строим функции полезности
ρ(k)={█(0,k<k_1@(k-k_1)/(k_2-k_1 ),k_1≤k≤k_2@1,k>k_2 )┤

ρ(k)={█(0,k>k_2@(k_2-k)/(k_2-k_1 ),k_1≤k≤k_2@1,k<k_1 )┤


K1p1(k)={█(1,если k<0,5@(5-k)/4.5,если 0.5≤k≤5@0,если k>5)┤

K2
p2(k)={█(0,если k<20@(k-20)/65,если 20≤k≤85@1,если k>85)┤
K3
p3(k)={█(0,если k<1@(k-1)/2,если 1≤k≤3@1,если k>3)┤
K4
p4(k)={█(1,если k<100@(700-k)/600,если 100≤k≤700@0,если k>700)┤
K5
p5(k)={█(0,если k<0.2@(k-0.1)/0.7,если 0.2≤k≤0.9@1,если k>0.9)┤
K6
p6(k)={█(0,если k<0.3@(k-0.3)/0.6,если 0.3≤k≤0.9@1,если k>0.9)┤
На основании опроса экспертов строим матрицу бинарных предпочтений критериев. Находим веса частных критериев, отражающие неформальные предпочтения экспертов:
K1 K2 K3 K4 K5 K6 сj V1j
K1 1 1 0 1 0 3 3/15
K2 0 1 1 0 1 3 3/15
K3 0 0 1 1 0 2 2/15
K4 1 0 0 1 1 3 3/15
K5 0 1 0 0 1 2 2/15
K6 1 0 1 0 0 2 2/15

Строим матрицу векторных оценок. Находим веса частных показателей, исходя из разброса векторных оценок:
{Sj}
{Ki} S3 S4 S5 S6 S7 S8 S9 S10 S11 S12 ki ri V2i
K1↓ 5,7 2,9 3,1 2,7 3,3 2,9 2,8 4,2 1,2 2,4 3,12 0,24 0,16
K2↑ 60 33 74 30 55 31 29 58 22 34 42,6 0,359 0,25
K3↑ 1,23 1,15 1,22 0,94 1,23 1,05 1,15 1,95 1,06 1,37 1,235 0,123 0,085
K4↓ 219 546 476 564 431 574 514 374 836 621 515,5 0,219 0,153
K5↑ 0,33 0,63 0,55 0,75 0,51 0,65 0,68 0,35 0,87 0,65 0,597 0,212 0,148
K6↑ 0,2 0,65 0,5 0,45 0,5 0,65 0,75 0,45 0,8 0,85 0,58 0,279 0,195
1,432
Находим усредненные веса, характеризующие важность частных критериев:
W
0,18
0,225
0,109
0,1765
0,14
0,164
Производим оценку полезности конкурирующих структур

{Sj}
{Ki} S3 S4 S5 S6 S7 S8 S9 S10 S11 S12 W
K1↓ 0 0,46 0,4 0,5 0,37 0,46 4,4 0,2 0,84 0,6 0,18
K2↑ 0,6 0,2 0,83 0,15 0,5 0,16 0,1 0,58 0,03 0,4 0,225
K3↑ 0,115 0,075 0,11 0 0,115 0,025 0,075 0,475 0,03 0,185 0,109
K4↓ 0,45 0,26 0,37 0,23 0,28 0,21 0,31 0,54 0 0,13 0,1765
K5↑ 0,3 0,8 0,6 0,9 0,58 0,78 0,82 0,35 0,7 0,78 0,14
K6↑ 0 0,58 0,33 0,25 0,33 0,58 0,75 0,25 0,83 0,9 0,164
q

Ранжируем структуры в соответствии с обобщенными оценками полезности.
S5, S2, S10, S7, S9, S4, S8, S3, S6, S1

Вывод: изучилиметоды оценки структур по вероятности достижения цели и их ранжирования с использованием функций полезности.