|
исследований или имеющихся интуитивных (эвристических) представлений о характере изменений случайных величин Л . Если известен только интервал изменения случайной величины Ь^, то принимается равномерный закон распределения. При этом случайная величина Ь.;] определяется по зависимости ^ “ ьт\л.у + ^/(/>тт,д ~ ЬтЫ,у)> (2*11) где ф случайное число, распределенное равномерно на отрезке [0,1]. Окончательные значения случайных компонент каждого их векгоров В вычисляются с учетом возможности влияния на каждый й(-ый показатель нескольких случайных независимых факторов; ^ = Е [6гтп.у+^ { Ьпт,д ьтш,у )]» (2-12) где / количество факторов, влияющих по /-Й показатель (требование). Можно построить аналогичные преобразования и для других законов распределения М ) . Однако все гипотезы о виде распределения не могут считаться достоверными и не снимают проблему неопределенности, а лишь дают удобный технический прием для ее исследования. На заключительном этапе влияние возможной недостоверности принятых гипотез /(^ ) на выбор окончательного варианта устойчивой оргструктуры удается снизить. Полученная посредством достаточного количества реализаций совокупность сочетаний исходных данных М= {Д.},(/я= обладает большой размерностью и требует значительных затрат времени для выполнения последующих оптимизационных расчетов на модели (2.10). Поэтому целесообразно сократить количество непосредственно рассматриваемых сочеталий до величины Ы « М % |
Если известен только интервал изменения случайной величины Ь', то принимается равномерный закон распределения. При этом случайная величина Ьу определяется по зависимости где <*• случайное число, распределенное равномерно на отрезке [0 ,1 ]. Окончательные значения случайных компонент каждого из векторов В вычисляются с учетом возможности влияния на каждый 6 ,-ый показатель нескольких случайных независимых факторов: где / количество факторов, влияющих по /-й показатель (требование). Можно построить аналогичные преобразования и для других законов распределения /(Ьу). Однако все гипотезы о виде распределения не могут считаться достоверными и не снимают проблему неопределенности, а лишь дают удобный технический прием для ее исследования. На заключительном этапе влияние возможной недостоверности принятых гипотез /(Ьу) на выбор окончательного варианта адаптивной оргструктуры удается снизить. Полученная посредством достаточного количества реализаций совокупность сочетаний исходных данных А/ = {/?„},(/» = 1,...,Л/), обладает большой размерностью и требует значительных затрат времени для выполнения последующих оптимизационных расчетов на модели (2.10). Поэтому целесообразно сократить количество непосредственно рассматриваемых сочетаний до величины / / « А / Т р е т и й э т а п состоит в формировании из множества сочетаний условий функционирования А/ заданного числа однородных групп N. С этой целью каждое сочетание исходных данных (вектор Вт) множества А/ сравнивается друг с другом посредством определения меры близости случайных (2.11) (2.12) |