|
128 числе параметров, не должны влиять на выбор, следовательно, определение центра координат множества необходимо проводить только по точкам множества Парето. Определение характеристик, оптимальных на данный момент времени, может оказаться недостаточным, поэтому большой интерес может представлять создание прогноза на изменение сравнительной ценности параметров. Для реализации такого рода прогноза необходимо исследовать динамику изменения вектора центра координат по средствам создания временного ряда. Имея данные о множестве по нескольким временным срезам можно при помощи какой-либо адекватной полиномиальной модели экстраполировать будущее значение вектора, а значит, спрогнозировать будущие оптимальные характеристики. Описанный здесь алгоритм многокритериального выбора может быть использован при построении аналитических систем управления предприятием строительного комплекса в переходной экономике.29 Приведем условный пример: Пусть на рынке строительства частных домов «под ключ» в КБР существует 10 вариантов распространенных проектов (таб. 2.9). При этом стоимость дома для заказчика, как правило, рассчитывается исходя из жилой площади с применением в случае новых технологий или т.н. «элитных» проектов поправочных коэффициентов в размере 0,8-1,5. Понятно, что различные застройщики обладают своими уникальными возможностями и конкурентными преимуществами, способными снизить некоторые издержки, поэтому вместе с проектом в таблице указывается и строительное предприятие. 29 Андреев М:Д., Тарченков В.Ф., Хороших Д.Г. Система автоматизированного проектирования; узлов учета тепловой энергии. -Вестник СибГТУ, 2001, №2, с. 189-193. |
включены некоторые характеристики. При постановке задачи мы определили в качестве оптимизируемых все характеристики элементов множества, однако такой подход не вполне корректен, т.к. обычно при выборе определяющим являются лишь ограниченное число параметров, а остальные используются для задания ограничений или не рассматриваются вообще. Рассматривая множество в пространстве оптимизируемых характеристик RL (L < N), мы получим точки, не входящие в множество Парето, и этих точек будет тем больше, чем больше будет отношение N/L. Множество безусловно худших вариантов определяется как: Y X Par L(X) (1.7) Очевидно что Y, содержащее элементы из X, не вошедшие в множество не худших вариантов при рассмотрении ^-характеристик предназначены для других целей, нежели те, которые мы преследовали, определяя оптимизируемые параметры. Исходя из этого, разумно предположить, что элементы множества, не вошедшие в множество Парето при ограниченном числе параметров, не должны влиять на выбор, следовательно, определение центра координат множества необходимо проводить только по точкам множества Парето. Определение характеристик, оптимальных на данный момент времени, может оказаться недостаточным, поэтому большой интерес может представлять создание прогноза на изменение сравнительной ценности параметров. Для реализации такого рода прогноза необходимо исследовать динамику изменения вектора центра координат по средствам создания временного ряда. Имея данные о множестве по нескольким временным срезам можно при помощи какой-либо адекватной полиномиальной модели экстраполировать будущее значение вектора, а значит, спрогнозировать будущие оптимальные характеристики. 69 Описанный здесь алгоритм многокритериального выбора может быть использован при построении аналитических систем управления предприятием строительного комплекса. Приведем условный пример: Пусть на рынке строительства частных домов «под ключ» в КБР существует 10 вариантов распространенных проектов (таб. 1.6). При этом стоимость дома для заказчика, как правило, рассчитывается исходя из жилой площади с применением в случае новых технологий или т.н. «элитных» проектов поправочных коэффициентов в размере 0,8-1,5. Понятно, что различные застройщики обладают своими уникальными возможностями и конкурентными преимуществами, способными снизить некоторые издержки, поэтому вместе с проектом в таблице указывается и строительное предприятие. Приведем данные таблицы 1.6 в вид, соответствующий условиям нашей модели (минимизация показателей). Для этого рассчитаем средние издержки на 1 условный кв.м, вводимого жилья по каждому проекту и ранжируем проекты по уровню комфорта в обратной последовательности (чем больше, тем меньше рейтинг) (см. таб. 1.7). 70 |