2) модели принятия решений в условиях неопределенности.
3) алгоритма выбора наилучшей альтернативы.
4) подхода аналитической иерархии.
36. Парадокс Кондорсе является следствием … и заключается в недостаточности процедуры определения наилучшей альтернативы (победителя) с помощью непосредственного подсчета голосов по правилу большинства.
1) ограниченности информации, доступной при голосовании
2) психологических факторов
3) неаддитивности коллективных предпочтений
4) нетранзитивности коллективных предпочтений.
37. … заключается в попарном сравнении альтернатив и отбрасывании тех, которые по большинству голосов признаны худшими. Среди оставшихся альтернатив снова производят сравнение, до тех пор пока не останется последняя пара альтернатив, из которой выбирают лучшую.
1) Редактирующая процедура голосования
2) Принцип Кондорсе
3) Правило Борда
4) Правило максимума при голосовании
38. … заключается в том, что результаты голосования выражаются в виде числа баллов, набранных каждой альтернативой. Пусть число альтернатив равно 
. Тогда за первое место присуждается 
баллов, за второе – 
и т. д., за последнее – один балл. Далее подсчитывается число баллов для каждой альтернативы и лучшей считается альтернатива, набравшая большую сумму.
1) Редактирующая процедура голосования
2) Принцип Кондорсе
3) Правило Борда
4) Правило максимума при голосовании
39. . … заключается в том, что лучшей считается альтернатива, которую больше половины экспертов при попарном сравнении считает лучше любой другой из 
.
1) Редактирующая процедура голосования
2) Принцип Кондорсе
3) Правило Борда
4) Правило максимума при голосовании
40. Аксиоматические исследования принципов выработки группового решения на основе индивидуальных предпочтений группы экспертов были проведены …
1) Кондорсе
2) Бордом
3) Сэвиджем
4) Эрроу.
41. Многокритериальная задача линейного программирования ставится по итогам построения вектора наилучших значений критериев
1) при решении задачи линейной оптимизации.
2) для построения наилучшего решения в методе ЗАПРОС.
3) для синтеза объективных моделей и человеко-машинных процедур.
4) при решении задачи линейного программирования.
42. Рассмотрим задачу«Мартин Ганс выбирает университет». Какие пропорции между университетами В и С по местонахождению в матрице парных сравнений университетов следует выбрать для достижения полной согласованности?
1) 2/5
2) ѕ
3) 1/2
4) 1/5
43. При выборе агрегата менеджером учитывалось четыре показателя: 
‑ стойкость, 
‑ производительность, 
‑ потребляемая энергия, 
‑ надежность. Было рассмотрено шесть вариантов агрегата, каждый из которых был оценен в баллах по четырем критериям. Сравнить варианты и выбрать лучшие, используя принципы максимина. Проранжировать критерии по важности.
Критерии | Варианты агрегата | |||||
a1 | a2 | a3 | a4 | a5 | a6 | |
y1 | 80 | 70 | 60 | 40 | 20 | 25 |
y2 | 50 | 60 | 90 | 60 | 50 | 40 |
y3 | 70 | 30 | 50 | 45 | 40 | 40 |
y4 | 20 | 40 | 55 | 45 | 80 | 95 |
1) a2 ; y1, y2,y4, y3 .
2) a1 ; y1, y4,y2, y3 .
3) a3 ; y2, y1,y3, y4 .
4) a3 ; y1, y2,y4, y3 .
44. Экспертами была проведена покритериальная оценка каждой из альтернатив и весов критериев. Результаты приведены в таблице.
Критерии | Альтернативы | ||||
| 20 | 15 | 18 | 24 | 10 |
| 150 | 120 | 0,0 | 50,0 | 20,0 |
| 40 | 35 | 0,0 | 0,0 | 0,0 |
| 10 | 8 | 0,0 | 0,0 | 0,0 |
Выбрать лучшую альтернативу по принципу максимина.
1) y1
2) y2
3) y3
4) y4 .
45. Экспертами была проведена покритериальная оценка каждой из альтернатив и весов критериев. Результаты приведены в таблице.
Критерии | Альтернативы | Вескритерия | ||||
| 20 | 15 | 18 | 24 | 10 | 1 |
| 150 | 120 | 0,0 | 50,0 | 20,0 | 0,3 |
| 40 | 35 | 0,0 | 0,0 | 0,0 | 0,1 |
| 10 | 8 | 0,0 | 0,0 | 0,0 | 0,1 |
Выбрать лучшую альтернативу по полезности, указав полезность выбранной альтернативы
1) y3 ; P=50.
2) y2 ; P=45.
3) y1 ; P=50.
4) y3 ; P=30.
46. Какова роль ЛПР в задачах принятия решений при риске?
1) Выбрать наименее рискованное решение.
2) Указать значение риска для каждой альтернативы.
3) Выбрать критерии, альтернативы и вероятность наступления каждой альтернативы.
4) Выбрать критерии, альтернативы и полезность каждой альтернативы.
47. В процедуре поиска решения многокритериальной задачи о назначениях на этапе формального анализа данных осуществляется …
1) выявление относительных характеристик предполагаемых партнеров, которые являются претендентами на назначение.
2) поиск возможности идеального решения по компонентам вектора соответствия.
3) формирование области допустимых решений.
4) выявление предпочтений ЛПР.
48. Статистические оценки сложности задач выявления предпочтений ЛПР в многокритериальной задачи о назначениях проводят на основе процедуры
1) моделирования вероятности доминирования векторов.
2) упорядочения назначений по качеству на основе выявленных предпочтений.
3) оценки каждого компонента векторных оценок элементов исходных множеств.
4) случайного поиска области допустимых решений, который затем переходит в регулярный поиск ОДР в выбранной окрестности.
49. В процедуре поиска решения многокритериальной задачи о назначениях на интерактивного диалога с ЛПР осуществляется …
1) выявление относительных характеристик предполагаемых партнеров, которые являются претендентами на назначение.
2) поиск возможности идеального решения по компонентам вектора соответствия.
3) формирование области допустимых решений.
4) выявление предпочтений ЛПР относительно качества назначений.
50. Многокритериальная задача о назначениях …
1) имеет неединственное решение.
2) не может иметь неединственного решения.
3) имеет наилучшее решение при условии, что упорядочения векторов соответствия транзитивны.
4) не имеет решения, если упорядочения векторов соответствия нетранзитивны.
ВОПРОСЫ К экзамену
Основные понятия и определения теории принятия решений. Процесс принятия решений. Проблемы выбора альтернатив. Критерии и обоснование выбора. Классификация задач принятия решений. Принятие решений в условиях полной определенности. Примеры ситуаций принятия решений в условиях полной определенности. Классификация математических методов поддержки принятия решений. Общая постановка задачи линейного программирования в рамках теории принятия решений. Экономическая интерпретация задач линейного программирования (ЗЛП). Системы принятия решений в условиях полной определенности на основе ЛП. Обзор задач, сводящихся к ЗЛП. Задачи исследования операций для принятия решений. Средства поиска решений. Аксиоматические теории рационального поведения. Множество Эджворта-Парето. Рациональный выбор в экономике. Аксиомы рационального поведения. Теория полезности. Деревья решений. Парадокс Алле. Классификация задач принятия решений в условиях неопределенности. Примеры. Нерациональное поведение. Эвристики и смещения. Дилемма генерала. Объяснения отклонений от рационального поведения. Общий обзор теоретических положений. Теория проспектов. Учет поведенческих эффектов для устранения ряда парадоксов, возникающих при применении теории полезности. Характеристики приоритета критериев. Методы нормализации критериев. Принципы оптимальности в задачах принятия решений. Оптимальность по Парето. Принцип идеальной точки. Принцип антиидеальной точки. Принцип равенства. Принцип квазиравенства. Принцип максимина. Принцип последовательного максимина. Квазиоптимальный принцип последовательного максимина. Принцип абсолютной уступки. Принцип относительной уступки. Принцип главного критерия. Лексикографический принцип. Лексикографический принцип квазиоптимальности. Постановка задач оптимизации на основе комбинирования принципов оптимальности. Статистическая модель однокритериального принятия решений в условиях неопределенности. Различные типы ситуаций априорной информированности ЛПР. Построение критериев выбора решений для первой ситуации априорной информированности ЛПР. Критерий Байеса-Лапласа. Критерий минимума среднего квадратического отклонения функции полезности или функции потерь. Критерий максимизации вероятности распределения функции полезности. Модальный критерий. Критерий минимума энтропии математического ожидания функции полезности. Критерий Гермейера. Комбинированный критерий. Объединение критериев Байеса-Лапласа и среднего квадратического отклонения функции полезности (потерь). Построение критериев выбора решений для второй ситуации априорной информированности ЛПР. Максиминный критерий Вальда. Критерии минимаксного риска Сэвиджа. Построение критериев выбора решений для третьей ситуации априорной информированности ЛПР. Критерий Гурвица. Критерий Ходжеса-Лемана. Построение комбинированного критерия выбора решений для различных ситуаций априорной информированности ЛПР. Статистическая модель многокритериального принятия решений на основе принципов оптимальности в условиях неопределенности. Двухуровневая модель принятия решений в условиях неопределенности. Постановка задачи и пример решения. Постановка задач оптимизации на основе комбинирования принципов оптимальности. Принятие коллективных решений на основе голосований. Основные процедуры голосования. Процедура Кондорсе. Редактирующая процедура. Процедура Копеланда. Процедура максимум. Процедура большинства голосов. Процедура Борда. Мягкий рейтинг. Общая постановка задачи принятия группового решения. Обзор примеров. Аксиомы и парадокс Эрроу. Правила большинства. Правила
-большинства. Правило суммы мест альтернатив (Гудмана–Марковица). Правило Борда. Правила вычеркивания. Функция общественного блага и её применение. Многокритериальные решения при объективных моделях. Модели. Подход исследования операций. Подход к принятию решений на основе алгоритмического метода «стоимость-эффективность». Многокритериальный анализ экономической политики. Разработка систем поддержки принятия решений в макроэкономике. Метод достижимых целей. Многокритериальные задачи линейного программирования. Исследование решений на множестве Э-П. Постановка многокритериальной задачи линейного программирования. Человеко-машинные процедуры. Алгоритмы решения практических задач. Программная реализация. Примеры систем. Методы STEM. Пример применения метода STEM: как управлять персоналом. Оценка многокритериальных альтернатив: многокритериальная теория полезности (MAUT). Различные группы задач принятия решений. Примеры. Многокритериальные теории полезности. Основные этапы подхода MAUT. Аксиоматическое обоснование MAUT. Построение однокритериальной функции полезности. Метод SMART многокритериальной оценки. Выбор способа утилизации оружейного плутония как пример реализации метода MAUT. Алгоритмы ранжирования альтернатив. Подход аналитической иерархии. Основные этапы, структуризация. Попарные сравнения. Вычисление коэффициентов важности. Определение наилучшей альтернативы. Иерархическая схема проблемы выбора места для аэропорта. Пример реализации и проверка согласованности суждений ЛПР. Принятие решений в условиях определенности и метод анализа иерархий. Определение весовых коэффициентов на примере задачи о выборе университета. Пример практического применения подхода метода аналитической иерархии при выработке энергетической политики Финляндии. Оценка многокритериальных альтернатив: методы ELECTRE. Конструктивистский подход. Этапы ELECTRE. Алгоритмы ELECTRE. Пример практического применения ELECTRE. Принятие решений в условиях риска. Анализ риска. Типы рисков. Измерение рисков. Критерий ожидаемого значения. Задача о ремонте грузовых автомобилей. Теория игр и учет риска. Оптимальное решение для игр двух лиц с нулевой суммой. Многокритериальная задача о назначениях (МНЗ). Определение и особенности. Формальная и содержательная постановка МНЗ. Практическое приложение метода в редакционном отделе издательства. Экспертные системы принятия решений Образовательные технологии. В рамках курса «Методы принятий управленческих решений» предусматриваются активные и интерактивные формы обучения. Для лекционных занятий предусмотрена разработка презентаций по темам, на семинарских занятиях – коллективное обсуждение комплексных ситуационных заданий.
|
Из за большого объема этот материал размещен на нескольких страницах:
1 2 3 4 5 6 7 8 |
