|
117 В настоящее время для принятия решений в условиях неопределённости существует целый ряд критериев, к основным из которых следует отнести критерии Байеса, Лапласа, Вальда, Севиджа, Гурвица и др. [60,61,64,73]. Однако вопрос, какой критерий должен быть выбран для принятия оптимальных проектных решений при проектировании СИП, остаётся открытым. Зачастую использование того или иного критерия эффективности вызывает у специалистов резкую критику. Кроме того, были сделаны определённые попытки создания аксиоматических подходов [60], направленных на решение этой кардинальной проблемы теории принятия решений и теории проектирования, которые не привели к желаемым результатам. Вместе с тем, при выборе критерие эффективности в условиях неопределённости необходимо учитывать не только состояние и поведение обобщённой окружающей среды, но и также ин* формацию, имеющую у Проектанта СИП — лица или органа, принимающего решения, к моменту принятия решения. Эти вопросы применительно к проектированию СИП до последнего времени оставались малоисследованными. Для учёта этих обстоятельств мы считаем целесообразным выполнение классификации информационных состояний обобщённой окружающей среды в зависимости от уровня информированности Проектанта, а также определения для каждого информационного состояния некоторого набора критериев эффективности. Выполненные нами исследования по анализу возможных информационных состояний обобщённой окружающей среды, с которыми встречаются при формировании критериев эффективности СИП в условиях неопределённости, показали, что обобщённую окружающую среду целесообразно классифицировать по следующим шести информационным состояниям [60]: Ii Первое информационное состояние, которое характеризует ситуаПроектант ероятностей Р: = D{Z = Zj} на элементах Zj возможных состояний окружающей среды из множества D(Z). |
220 Уравнительный анализ предполагает определение условий равной эффективности вариантов системы с последующим сравнением этих условий. Задание ограничений при учете неопределенности предполагает формирование дополнительных взаимосвязей, которые должны быть учтены в математической модели. Ограничения могут накладываться как на условия применения, так и на систему. Например, в качестве одного из таких ограничений может быть предположение, что варианты этих условий будут изменяться наихудшим образом с позиций разработчика системы и реагировать на принятые решения. Этот случай отражает так называемую конфликтную ситуацию, которая исследуется методами теории игр. При задании ограничений следует учитывать как прямую связь между условиями применения и параметрами системы, так и обратную. Прямая связь проявляется в том, что условия применения (целевая обстановка, противодействие, природные условия) определяют облик создаваемой системы, обратная связь отражает влияние выбора параметров системы на характеристики условий первой группы, активно реагирующей на этот выбор. Поэтому важное место в аспекте учета неопределенности отводится формированию ограничений, определяемых параметрами и схемой функционирования проектируемой СИП. Так как методы устранения неопределённостей в конечном итоге связаны с реализацией тех или иных технических решений в самих СИП или в стратегиях их использования, то аспекты учёта неопределённости, как видно из изложенного, необходимо должным образом выразить в критериях оптимальности. В настоящее время для принятия решений в условиях неопределённости существует целый ряд критериев, к основным из которых следует отнести критерии Байеса, Лапласа, Вальда, Севиджа, Гурвица и др. [63, 108, 132, 160]. Однако вопрос какой критерий должен быть выбран для принятия оптимальных проектных решений при проектировании СИП остается открытым. 221 Вместе с тем, при выборе критериев оптимальности в условиях неопределённости необходимо учитывать не только состояние и поведение обобщенной окружающей среды, но и также информацию, имеющуюся у Проектанта СИП лица или органа, принимающего решения, к моменту принятия решения. Эти вопросы применительно к проектированию СИП строительного производства до последнего времени оставались малоисследованными. Для учёта этих обстоятельств мы считаем целесообразным введение и выполнение классификации информационных состояний обобщённой окружающей среды в зависимости от уровня информированности Проектанта, а * также определение для каждого информационного состояния некоторого набора критериев оптимальности. Хотя при таком подходе существует неоднозначность в выборе критериев оптимальности, однако подобная неоднозначность присуща локальным свойствам информационных состояний, и, кроме того, в каждом информационном состоянии может быть выделен "потенциальный" критерий оптимальности, характеризующий основные свойства информационного состояния. Выполненный нами анализ возможных информационных состояний обобщённой окружающей среды, с которыми встречаются при формировании оптимальности СИП в условиях неопределённости, ♦ показали, что обобщённую окружающую среду целесообразно классифицировать по следующим шести информационным состояниям [132, 160]: Ii первое информационное состояние, характеризуемое распределением априорных вероятностей на элементах Zj множества D(Z); Ъ второе информационное состояние, характеризуемое распределением вероятностей с неизвестными параметрами на элементах Zj, множества D(Z); 1з третье информационное состояние, характеризуемое заданной сис* темой предпочтения распределения априорных вероятностей элементов Zj, множества D(Z); |