31 Вес (значимость) каждого эксперта будет рассчитываться как отношение единицы к его ошибки прогноза (чем больше ошибка, тем мнение эксперта менее ценно для следующих прогнозов). Если эксперт точно указал прогнозируемое значение, то его 4 будет равна 1. Тогда вес эксперта будет иметь вид: 1 5: СО, = ---------' л 1 V i = /=1 4 (1.3.2) Полученные таким образом веса нормируют мнения экспертов. После этого для следующего периода прогнозирования, когда эксперты назовут новые значения, их мнения будут учитываться с весами: 5 ’ “ " = / = 1 (1.3.3) Определив ошибки экспертов, можно пересчитать их веса (в формуле (1.3.2) будут учитываться ошибки по всем периодам). Это позволит уточнять квалификацию эксперта, так как в каждом конкретном периоде может значительно ошибаться даже самый квалифицированный эксперт. При достаточно большой истории прогнозов можно получить устойчивые веса экспертов, больше прислушиваясь к мнению наиболее квалифицированных из них и удалив из группы наиболее неподготовленных. Методы прогнозирования, основанные на экспертном опросе, имеют один существенный недостаток: длительность проведения, что сказывается на оперативности решения вопросов. К этому стоит добавить трудность формирования экспертной группы, чтобы сделать существующие методы прогнозирования неприемлемыми для использования средней строительной фирмой. Некоторый оптимизм в этом вопросе может внушать перспектива использования средств современной вычислительной техники и алгоритмов |
44 S,= # $ > ’ V i = l (и.,. Вес (значимость) каждого эксперта будет рассчитываться как отношение единицы к его ошибки прогноза (чем больше ошибка, тем мнение эксперта менее ценно для следующих прогнозов). Если эксперт точно указал прогнозируемое значение, то его 4 будет равна 1. Тогда вес эксперта будет иметь вид: 1 ...,п (1.3.2) Полученные таким образом веса нормируют мнения экспертов. После этого для следующего периода прогнозирования, когда эксперты назовут новые значения, их мнения будут учитываться с весами: « 1 Z j /=1 °i V/= 1, = 2 > д (1.3.3) Определив ошибки экспертов, можно пересчитать их веса (в формуле (1.3.2) будут учитываться ошибки по всем периодам). Это позволит уточнять квалификацию эксперта, так как в каждом конкретном периоде может значительно ошибаться даже самый квалифицированный эксперт. При достаточно большой истории прогнозов можно получить устойчивые веса экспертов, больше прислушиваясь к мнению наиболее квалифицированных из них и удалив из группы наиболее неподготовленных. Методы прогнозирования, основанные на экспертном опросе, имеют один существенный недостаток: длительность проведения, что сказывается на оперативности решения вопросов. К этому стоит добавить трудность формирования экспертной группы, чтобы сделать существующие методы прогнозирования неприемлемыми для использования средней строительной фирмой. Не 44 S,= # $ > ’ V i = l (и.,. Вес (значимость) каждого эксперта будет рассчитываться как отношение единицы к его ошибки прогноза (чем больше ошибка, тем мнение эксперта менее ценно для следующих прогнозов). Если эксперт точно указал прогнозируемое значение, то его 4 будет равна 1. Тогда вес эксперта будет иметь вид: 1 ...,п (1.3.2) Полученные таким образом веса нормируют мнения экспертов. После этого для следующего периода прогнозирования, когда эксперты назовут новые значения, их мнения будут учитываться с весами: « 1 Z j /=1 °i V/= 1, = 2 > д (1.3.3) Определив ошибки экспертов, можно пересчитать их веса (в формуле (1.3.2) будут учитываться ошибки по всем периодам). Это позволит уточнять квалификацию эксперта, так как в каждом конкретном периоде может значительно ошибаться даже самый квалифицированный эксперт. При достаточно большой истории прогнозов можно получить устойчивые веса экспертов, больше прислушиваясь к мнению наиболее квалифицированных из них и удалив из группы наиболее неподготовленных. Методы прогнозирования, основанные на экспертном опросе, имеют один существенный недостаток: длительность проведения, что сказывается на оперативности решения вопросов. К этому стоит добавить трудность формирования экспертной группы, чтобы сделать существующие методы прогнозирования неприемлемыми для использования средней строительной фирмой. Не 45 который оптимизм в этом вопросе может внушать перспектива использования средств современной вычислительной техники и алгоритмов имитационного моделирования, позволяющих проигрывать различные ситуации с возможностью оценки последствий принимаемых решений при изменении внешних условий. К сожалению, к настоящему времени отсутствуют полноценные имитационные модели материально технического обеспечения строительного производства. Основной функцией материально-технического обеспечения строительного производства является своевременное обеспечение строящихся объектов необходимыми ресурсами. Как уже указывалось выше, через органы МТО проходят значительные суммы средств в виде материалов, полуфабрикатов, комплектующих и т.п., это обстоятельство делает весьма актуальной задачу эффективного распределения ресурсов, с целью удовлетворения некоторому критерию оптимальности. Рассмотрим существующие модели распределения ресурсов в рамках управления материально техническим обеспечением строительства. При этом можно использовать методики управления мультипроектами, так как под термином ресурсы можно понимать не только финансовые, но и конкретные материальные потоки, подлежащие распределению. В этом случае необходимо перейти от скалярной величины, описывающей финансовые ресурсы, к векторной величине, характеризующей материальные ресурсы. Размерность вектора, описывающего набор распределяемых материальных ресурсов, определяется из условий конкретной задачи. В целом, функцию материально технического обеспечения, связанную с распределением ограниченного ресурса, можно рассматривать как задачу управления несколькими проектами, связанными друг с другом только общими ресурсами, то есть как управление мультипроектом. Рассмотрим типичную модель распределения ограниченных ресурсов при реализации произвольного числа независимых проектов (сущность каждо |