Struktury i algorytmy wspomagania decyzji 2013/2014 Zagadnienia wielokryterialne Dr hab.inż, Kazimierz Duzinkiewicz, Katedra Inżynierii Systemów Sterowania.

Slides:



Advertisements
Podobne prezentacje
Metody Sztucznej Inteligencji 2012/2013Zastosowania systemów rozmytych Dr hab. inż. Kazimierz Duzinkiewicz, Katedra Inżynierii Systemów Sterowania 1 Zastosowania.
Advertisements

Wybrane zastosowania programowania liniowego
Nie-archimedesowe (leksykograficzne) PZ
Mechanizm wnioskowania rozmytego
Wprowadzenie do optymalizacji wielokryterialnej.
Fazy procesu podejmowania decyzji
Badania operacyjne. Wykład 1
Badania operacyjne. Wykład 2
SYSTEM ZARZĄDZANIA JAKOŚCIĄ
Czym jest zarządzanie operacyjne
Przegląd wieloatrybutowych metod podejmowania decyzji
Metody Sztucznej Inteligencji w Sterowaniu 2009/2010Optymalizacja miary efektywności działania sztucznych sieci neuronowych Dr hab. inż. Kazimierz Duzinkiewicz,
Komputerowe wspomaganie decyzji 2010/2011Wprowadzenie – mapa pojęć Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab. inż.Katedra Inżynierii Systemów Sterowania1 Określenie.
- szybkie przetwarzanie dużych ilości danych,
Problem transportowy. Transport towarów od dostawców (producentów) do odbiorców odbywa się dwustopniowo przez magazyny hurtowe z przeładunkiem na mniejsze.
Modele problemów decyzyjnych – przykłady
Komputerowe Wspomaganie Decyzji 2007/2008 Modele problemów decyzyjnych – przykłady II Dr hab. inż. Kazimierz Duzinkiewicz, Katedra Inżynierii Systemów.
Komputerowe Wspomaganie Decyzji 2010/2011 Zagadnienia wielocelowe II Dr hab. inż. Kazimierz Duzinkiewicz, Katedra Inżynierii Systemów Sterowania 1 Metody.
Metody poszukiwania rozwiązań wielocelowych zagadnień liniowych
Zagadnienia wielokryterialne
Liniowe modele decyzyjne – rozwiązania i analiza post-optymalizacyjna
dr inż. Iwona Staniec p. 334 Lodex
Zagadnienia wielokryterialne
Zarządzanie 1. Zarządzanie
Rozważaliśmy w dziedzinie czasu zachowanie się w przedziale czasu od t0 do t obiektu dynamicznego opisywanego równaniem różniczkowym Obiekt u(t) y(t) (1a)
Wieloatrybutowe problemy decyzyjne – metody rozwiązywania
Określenie zakresu przedmiotu
Wielocelowe problemy decyzyjne I
strukturalizacja powtarzalnych reguł postępowania
Struktury i algorytmy wspomagania decyzji 2013/2014Organizacja prowadzenia i program przedmiotu Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab. inż.Katedra Inżynierii.
Modelowanie i identyfikacja 2010/2011Optymalizacja miary efektywności działania sztucznych sieci neuronowych Dr hab. inż. Kazimierz Duzinkiewicz, Katedra.
PROBLEMY DECYZYJNE KRÓTKOOKRESOWE WYBÓR OPTYMALNEJ STRUKTURY PRODUKCJI
Obserwowalność i odtwarzalność
PODEJMOWANIE DECYZJI W WARUNKACH PEWNOŚCI (MODEL EV)
MS Excel - wspomaganie decyzji
istotne cechy kryterium:
SYSTEMY EKSPERTOWE I SZTUCZNA INTELIGENCJA
Politechniki Poznańskiej
Teoria sterowania SN 2014/2015Sterowalność, obserwowalność Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab. inż.Katedra Inżynierii Systemów Sterowania 1 Sterowalność -
Treści multimedialne - kodowanie, przetwarzanie, prezentacja Odtwarzanie treści multimedialnych Andrzej Majkowski 1 informatyka +
Wspomaganie Decyzji IV
D. Ciołek EKONOMETRIA – wykład 7
Warstwowe sieci jednokierunkowe – perceptrony wielowarstwowe
Metody Sztucznej Inteligencji – technologie rozmyte i neuronowe Wnioskowanie Mamdani’ego - rozwinięcia  Dr hab. inż. Kazimierz Duzinkiewicz, Katedra Inżynierii.
 Dr hab. inż. Kazimierz Duzinkiewicz, Katedra Inżynierii Systemów Sterowania 1 Metody sztucznej inteligencji – Technologie rozmyte i neuronoweSystemy.
Podstawy automatyki I Wykład 1b /2016
1 USTALANIE CENY SPECJALNEJ DLA DODATKOWEGO ZAMÓWIENIA.
Katedra Inżynierii Sterowania Komputerowe systemy sterowania i wspomagania decyzji 2015/2016 © Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab. inż. 1 Dekompozycyjne metody.
RACHUNEK KOSZTÓW ZMIENNYCH, PORÓWNANIE Z RACHUNKIEM KOSZTÓW PEŁNYCH
ANALIZA CVP KOSZT-WOLUMEN-ZYSK.
© Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab. inż. Katedra Inżynierii Systemów Sterowania 1 Metody optymalizacji - Energetyka 2015/2016 Wielocelowe programowanie liniowe.
Treść dzisiejszego wykładu l Podejmowanie decyzji. l Budowa modeli decyzyjnych. l Graficzna metoda rozwiązywania prostych problem l ów decyzyjnych. l Zapis.
Metody Badań Operacyjnych Michał Suchanek Katedra Ekonomiki i Funkcjonowania Przedsiębiorstw Transportowych.
Zagadnienia transportowe Katedra Ekonomiki i Funkcjonowania Przedsiębiorstw Transportowych.
Metody sztucznej inteligencji - Technologie rozmyte i neuronowe 2015/2016 Systemy rozmyte – wnioskowanie Mamdani’ego I © Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab.
Metody sztucznej inteligencji - Technologie rozmyte i neuronowe 2015/2016 Systemy rozmyte – wnioskowanie Mamdani’ego II © Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab.
BYĆ PRZEDSIĘBIORCZYM - nauka przez praktykę Projekt współfinansowany przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego.
Zdefiniować problem Jaki jest problem? Jakie są główne założenia? Jak chcesz śledzić przebieg funkcjonowania projektu ? metody ewaluacji Budżet Jakie źródła.
Metody sztucznej inteligencji - Technologie rozmyte i neuronowe 2015/2016 Systemy rozmyte – wnioskowanie formalne © Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab. inż.
Struktury i algorytmy i wspomagania decyzji
Metody optymalizacji Wykład /2016
Struktury i algorytmy wspomagania decyzji
Metody optymalizacji Materiał wykładowy /2017
Struktury i algorytmy wspomagania decyzji
Sterowanie procesami ciągłymi
Sterowanie procesami ciągłymi
Metody sztucznej inteligencji
Sterowanie procesami ciągłymi
Zapis prezentacji:

Struktury i algorytmy wspomagania decyzji 2013/2014 Zagadnienia wielokryterialne Dr hab.inż, Kazimierz Duzinkiewicz, Katedra Inżynierii Systemów Sterowania 1 Zagadnienia wielokryterialne Temat naszych kolejnych spotkań: Wielokryterialne zagadnienia decyzyjne (Multiple Criteria Decision Problem - MCDP) Istnieje termin: Multicriteria decision-aid - Wspomaganie decyzji wielokryterialnych Celem kryjącej się pod tym terminem działalności jest dostarczenie analitykowi/decydentowi, ogólnie uczestnikom procesu decyzyjnego, narzędzi stanowiących pomoc w rozwiązywaniu problemu decyzyjnego, w którym kilka często sprzecznych punktów widzenia musi być wziętych pod uwagę

Struktury i algorytmy wspomagania decyzji 2013/2014 Zagadnienia wielokryterialne Dr hab.inż, Kazimierz Duzinkiewicz, Katedra Inżynierii Systemów Sterowania 2 Należy stwierdzić: Nie istnieje, w ogólności, jakakolwiek decyzja (rozwiązanie, działanie), która jest najlepsza jednocześnie ze wszystkich punktów widzenia. Określenie optymalizacja nie ma zatem, w tym kontekście, sensu znanego z klasycznej teorii optymalizacji W przeciwieństwie do klasycznych technik badań operacyjnych (operations research), metody wielokryterialne nie dają obiektywnie najlepszych rozwiązań. Określenie wspomaganie wydaje się niezbędne w tych problemach, bo ostateczny wybór decyzji spośród opcji należy do decydenta

Struktury i algorytmy wspomagania decyzji 2013/2014 Zagadnienia wielokryterialne Dr hab.inż, Kazimierz Duzinkiewicz, Katedra Inżynierii Systemów Sterowania 3 Stosowany przez specjalistów z dziedziny wspomagania decyzji wielokryterialnych podział metod tej dziedziny na trzy duże rodziny (granice pomiędzy nimi są, oczywiście, raczej rozmyte): (1) metody wieloatrybutowej teorii użyteczności (multiple attribute utility theory), (2) metody klasyfikowania (outranking methods), (3) metody interakcyjne (interactive methods)

Struktury i algorytmy wspomagania decyzji 2013/2014 Zagadnienia wielokryterialne Dr hab.inż, Kazimierz Duzinkiewicz, Katedra Inżynierii Systemów Sterowania 4 (1) wieloatrybutowa teoria użyteczności (multiple attribute utility theory), Skupiają się na agregacji różnych punktów widzenia w unikalną funkcję, która następnie jest optymalizowana. (2) metody klasyfikowania (outranking methods), W pierwszym kroku nakierowane są na budowanie relacji, nazywanej relacją klasyfikowania (outranking relation), która reprezentuje preferencje podejmującego decyzję. Drugi krok polega na wykorzystaniu relacji klasyfikowania do wspomagania podejmującego decyzję

Struktury i algorytmy wspomagania decyzji 2013/2014 Zagadnienia wielokryterialne Dr hab.inż, Kazimierz Duzinkiewicz, Katedra Inżynierii Systemów Sterowania 5 (3) metody interakcyjne (interactive methods) Oparte na przemiennym wykorzystaniu kroków obliczeń (dających kolejne kompromisowe rozwiązania) i kroków dialogu (będących źródłem dodatkowej informacji o preferencjach podejmującego decyzję)

Struktury i algorytmy wspomagania decyzji 2013/2014 Zagadnienia wielokryterialne Dr hab.inż, Kazimierz Duzinkiewicz, Katedra Inżynierii Systemów Sterowania 6 Problemy podejmowania decyzji wielokryterialnych mogą być ogólnie zakwalifikowane do dwóch kategorii: problemy decyzji wieloatrybutowych (Multiple Attribute Decision Problem - MADP) problemy decyzji wielocelowych (Multiple Objective Decision Problem - MODP)

Struktury i algorytmy wspomagania decyzji 2013/2014 Zagadnienia wielokryterialne Dr hab.inż, Kazimierz Duzinkiewicz, Katedra Inżynierii Systemów Sterowania 7 Problemy decyzji wieloatrybutowych Cechą wyróżniającą problemy decyzji wieloatrybutowych MADP jest to, że istnieje ograniczona (i przeliczalnie mała) liczba ustalonych wcześniej opcji decyzyjnych. Każda opcja posiada określony, związany z nią, poziom osiągnięcia uznanych za istotne przez decydenta atrybutów/cech (które niekoniecznie muszą być kwantyfikowalne) i na których podstawie podejmowana jest decyzja

Struktury i algorytmy wspomagania decyzji 2013/2014 Zagadnienia wielokryterialne Dr hab.inż, Kazimierz Duzinkiewicz, Katedra Inżynierii Systemów Sterowania 8 Problemy decyzji wielocelowych W przypadku problemów decyzji wielocelowych MODP nie określana jest wcześniej liczba opcji z wartościami właściwych dla problemu atrybutów. Zamiast tego problemy te posiadają: (1) zbiór kwantyfikowalnych celów na podstawie których podejmowana jest decyzja; (2) zbiór dobrze określonych ograniczeń na wartości różnorakich atrybutów (zmiennych decyzyjnych) możliwych opcji

Struktury i algorytmy wspomagania decyzji 2013/2014 Zagadnienia wielokryterialne Dr hab.inż, Kazimierz Duzinkiewicz, Katedra Inżynierii Systemów Sterowania 9 Porównanie: Cecha Problem MADPMODP Ocena oparta oAtrybutyCele CelNie wyrażany wprostWyraźnie określony AtrybutWyraźnie określonyNie wyrażany wprost Ograniczenie Nie występują (włączone w atrybuty) Występują Opcja Skończona liczba, dyskretne (wcześniej określone) Nieskończona liczba, (pojawiają się w trakcie procesu decyzyjnego)

Struktury i algorytmy wspomagania decyzji 2013/2014 Zagadnienia wielokryterialne Dr hab.inż, Kazimierz Duzinkiewicz, Katedra Inżynierii Systemów Sterowania 10 Zagadnienie wieloatrybutowe – przykład (Problem wyboru samolotów myśliwskich) Pewne państwo zdecydowało się zakupić flotę odrzutowych myśliwców w USA. Urzędnicy Pentagonu przedstawili informację o właściwościach czterech modeli, które mogą być sprzedane do tego kraju. Zespół analityków Sił Powietrznych zainteresowanego kraju zgodził się, że należy rozważać sześć charakterystyk (atrybutów). Są to: maksymalna prędkość (A1), zasięg latania (A2), maksymalny ładunek użyteczny (A3), koszt zakupu (A4), niezawodność (A5), manewrowalność (A6). Wartości tych atrybutów zostały przedstawione w tablicy Myśliwiec Atrybut A1A2A3A4A5A6 M średniab. wysoka M niskaśrednia M wysoka M średnia Który z samolotów powinien wybrać zainteresowany kraj, jeżeli chciałby mieć samolot jak najszybszy, o jak największym zasięgu, jak największej ładowności, jak najtańszy, jak najbardziej niezawodny i jak najwyższych zdolnościach manewrowych?

Struktury i algorytmy wspomagania decyzji 2013/2014 Zagadnienia wielokryterialne Dr hab.inż, Kazimierz Duzinkiewicz, Katedra Inżynierii Systemów Sterowania 11 Zagadnienie wielocelowe – przykład Firma produkuje dwa produkty. Kierownictwo zdecydowało, że pragnie znaleźć plan produkcji, który będzie: maksymalizować całkowite zyski, maksymalizować spodziewaną liczbę opanowanych części rynku, spełnić ograniczenia procesowe (tj. dostępność surowca), uniknąć nasycenia rynku (tj. być w stanie sprzedać wszystkie wyprodukowane wyroby Każda jednostka produktu 1 przynosi zysk w wysokości 3 jednostek pieniężnych, a drugiego 1 jednostkę. Ustalono, że każda sprzedana jednostka produktu 1 spowoduje zdobycie 2 jednostek udziału na rynku, a drugiego produktu 3 jednostek udziału. Ponadto wiadomo, że jednostka produktu 1 potrzebuje 2 jednostki surowca do wyprodukowania, a jednostka produktu 2 tylko 1 jednostkę oraz, że dostępnych jest w rozważanym przedziale czasu tylko 50 jednostek surowca. W końcu ekspertyza rynku wskazuje, że nie więcej niż 20 jednostek produktu 1 i nie więcej niż 30 jednostek produktu 2 powinno być produkowane w rozważanym przedziale czasu

Struktury i algorytmy wspomagania decyzji 2013/2014 Zagadnienia wielokryterialne Dr hab.inż, Kazimierz Duzinkiewicz, Katedra Inżynierii Systemów Sterowania 12 Dziękuję – koniec materiału prezentowanego podczas wykładu