<<
>>

1.3. Методы и модели экспертного оценивания качества промышленных изделий  

Задачи оценивания возникают на различных этапах принятия решений. Они могут быть решены непосредственно ЛПР или с помощью экспертов, когда оценивание сводится к измерению, к получению данных из справочников и другим сравнительно простым операциям.

В общем случае из-за сложности оцениваемых систем и трудности получения информации для решения задач оценивания привлекаются люди,

29 обладающие специальными знаниями и опытом работы с данной (или

близкой к ней) областью.

Для построения множества Q необходимо иметь представление о свойствах объекта, которое не всегда есть у эксперта как специалиста в какой либо конкретной области.

Поэтому эксперт решает не исходную задачу выбора lt;С1, ОПgt;, а, вообще говоря, отличную от нее задачу выбора lt;Оэ, ОПэgt;, где С1Э- множество допустимых оценок эксперта (МДО), ОПэ -принцип оптимальности эксперта, задающий точность его оценки, выбираемой из Q.3-

Анализ существующих экспертиз показывает, что в процессе их построения можно выделить следующую последовательность действий:

ЛПР находит множество допустимых оценок Q, в котором содержится искомая оценка.

ЛПР определяет множество допустимых оценок Q3, из которого осуществляют выбор эксперты.

Каждый эксперт выбирает свою оценку й,1=С1(^э)е^э=1--п, т.е. решает задачу выбора наилучшей оценки из ПЭ- При этом, эксперты могут взаимодействовать между собой.

По заранее разработанному алгоритму (формуле) ЛПР производит обработку полученной от экспертов информации и находит результирующую оценку из Q, являющуюся решением исходной задачи оценивания.

Если полученное решение не устраивает исследователя, он может предоставить экспертам дополнительную информацию, т.е. организовать обратную связь, после чего они вновь решают соответствующие задачи выбора.

Выделенная последовательность действий представлена блок-схемой экспертизы (рис.

1.1.).

зо

Схема экспертизы


fl = (p(C1(n3),...,CN(0}))

Рис. 1.1.

Ее параметры:

Q- исходное МДО;

Оэ - МДО для экспертов:

L— взаимодействие между экспертами;

Q- обратная связь;

Ф - обработка (отображение QN3 —gt; О.)

Схемой экспертизы называется пятерка параметров, представленная на блок схеме. Под подготовкой экспертизы понимается предварительная разработка схемы экспертизы и подбор экспертов, а под реализацией экспертизы — получение от экспертов информации и ее обработка.

Результат организации практически полностью определяется ее подготовкой. Вопросы обработки экспертных оценок сводятся к прикладным математическим методам.

31 Если задача состоит в сопоставлении оцениваемой системе одного

числа, то с учетом полученных весов экспертов простая статистическая

оценка получается следующим образом:

Q=Ei, Q3=Ei, L-эксперты изолированы, Q- обратная связь отсутствует.

Само значение результирующей оценки вычисляется по правилу:

N/ N

qgt;(x1,...,xN) = Y4xia-i /Za* •              (L2)

1=1        /  і=і

Т.е. результирующая оценка ищется в виде взвешенного среднего. При

отсутствии данных о компетентности экспертов все веса можно положить

равными 1. Степень согласованности мнения экспертов является взвешенная

дисперсия, которая вычисляется по формуле:

a2=?a,Ya-*Wia,.              (1.3)

где a— результирующая оценка.

Очень часто эксперты затрудняются дать некоторую единственную оценку, и проще дать пессимистические, оптимистические и наиболее вероятные значения. В этом случае экспертиза характеризуется параметрами.

П=Еь Пэ=Ез, L-эксперты изолированы, Q- обратная связь отсутствует.

Оценка ищется по формуле:

•   1      1      1N      N      N \ _       1X"1x\v\ +X2V1 +-^3V1

=1              v, + v2 + v3

ф(x^,x2)X-i,...,xi,Х2gt;Хз )— дг       /tсс;-

(1.4)

1=1

При этом степень согласованности экспертов выражается:

( N

Ґ NI N        \      Ґ NI N        \

а2 =

Vi=l/   1=1      JЧ 1=1/   /=lJ

где а\ - наиболее вероятная оценка і-го эксперта;

а з - пессимистическая оценка 1-го эксперта;

32

a2=(a-^)2

, где V4 - степень уверенности эксперта в своем ответе

1-го эксперта.

Веса V; оптимистической оценки (а\), наиболее вероятной (а'2) и пессимистической (lt;з'з) подбираются эмпирическим путем (на практике приняты значения Vi=l, v2=4, v3=l, v4=36).

Идея метода Дельфи построена на другом принципе.

В данном случае экспертам предоставляется определить вероятности принадлежности оценки наперед заданным (подготовленными исследователем) интервалам. При экспертизе ее параметры определяются:

Q=Eb Q3={ze E3|Xzj=1, Zjgt;0} , L - эксперты изолированы, Q -по окончанию обработки каждого этапа экспертам предоставляется медиана q2 ~P(Tlt;q2}=0.5 и диапазон квантилей Aq=q3-qi Р(Тlt;ц3}=0.75; P(Tlt;qi}=0.25.

Отображение ф строится следующим образом. Весь интервал разбивается на к интервалов tb t2,..., tK. Каждому интервалу i-ый эксперт приписывает оценку вероятности ру. В результате составляется таблица 1.4.

На основании этой таблицы формируется усредненное мнение экспертов о попадании величины в каждый из интервалов:

NN

;=1/    /=1

при этом будет выполнено ^ Pt= 1.

(1.6)

Таблица 1.4.

Эксперты

Интервалы

t,

t2

¦ • ¦

tK

1

Рп

Pl2

• * gt;

Рік

2

Р21

Р22

¦ ¦ ¦

Р2К

...

• ¦ ¦

...

¦ ¦ ¦

N

PN1

PN2

• • ¦

Pnn

33 В      качестве     результирующей      оценки      выбирается     медиана

построенного распределения q2.

P{Tlt;q2}=0,5.(1-7)

Помимо q2вычисляется диапазон квантилей Aq—q2-qi, где   .Р{Гlt;дз}=0,75   и   P{Tlt;q\}=0,25.   Эмпирически   установлено,   что

процедуру можно прекращать, когда диапазон квантилей уменьшится в 1,6

раза по сравнению с первоначальным значением.

В задаче строгого ранжирования объектов процедура характеризуется

параметрами:

Q представляет множество всех перестановок объектов;

L - эксперты изолированы;

Q — обратная связь отсутствует.

Отображение определяется следующим образом.

Результаты опроса экспертов сводятся в таблицу 1.5. В і-ой строке стоят места (ранги), назначенные i-ым экспертом ранжируемым объектам. В (N+l)-fi строке стоят суммы рангов, полученных объектами от экспертов.

Таблица 1.5.

1 2

Эксперты              Объекты

1

2

Гц

Г12

Г21

І22

n

Tin

r2n

N Еранг

TNI

1"N2

Гі

r2

I"Nn

Все   n   объектов   упорядочиваются   в   соответствии   с   величиной   Гц, порядок последовательности определяется на основании:

34

7=1

Рассмотрим два крайних случая. Первый случай: ранжирование всех экспертов совпадают. Каждый объект получил от всех экспертов одинаковый ранг, который для j-ro объекта равен r/N. Второй случай: полная несогласованность экспертов. Будем понимать под несогласованностью противоположность ранжировок, предлагаемых экспертами.

В результате получаем:

2л=^,0-9)

что приводит к справедливости выражения:

N -п(п + \)

N    п

I.r.'I.I.r^^^^-.(МО)

j=\i=\ j=\2

За средний ранг принимаем величину:

а за степень согласованности мнений - сумму квадратов отклонений rsот среднего значения Г;ср.

Степень согласованности определяется коэффициентом конкордации W:

N(       1

у=1 V              ^

Л2

(1.12)

W=

В случае нестрогого ранжирования коэффициент конкордации равен:

N(     1              Y

7=1 V^)

.2

W=              ^              !__              ^              .              (1.13)

35 В результате процедуры-экспертных оценок с одной стороны можно

использовать для ранжировки значимости факторов, а с другой для оценки

показателей эффективности внедрения компьютерной технологии. Метод

факторного анализа дают возможность обработки экспертной информации и

формирования обобщенных факторов, которые приводятся к практическим

реализациям.

 

<< | >>
Источник: ПАРШИН ДМИТРИЙ АЛЕКСАНДРОВИЧ. АВТОМАТИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ ЭКСПЕРТНОГО ОЦЕНИВАНИЯ КАЧЕСТВА ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ В НЕПРЕРЫВНОМ ПРОИЗВОДСТВЕННОМ ЦИКЛЕ ПРОМЫШЛЕННЫХПРЕДПРИЯТИЙ.  ДИССЕРТАЦИЯна соискание ученой степени кандидата технических наук.Москва - 2008. 2008

Еще по теме 1.3. Методы и модели экспертного оценивания качества промышленных изделий  :

  1. 2.2. Обзор методов и моделей прогнозирования развития социально-экономических систем
  2. 2.4 ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ И АПРОБАЦИЯ ОПТИМИЗАЦИОННОЙ МОДЕЛИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ РЕСУРСОВ ПРОМЫШЛЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ
  3. 1 Статистические методы и модели
  4. 6.2. Характеристика методов и моделей прогнозирования показателей работы предприятий
  5. Оптимизационные методы и модели в управлении экономическими системами
  6. ПАРШИН ДМИТРИЙ АЛЕКСАНДРОВИЧ. АВТОМАТИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ ЭКСПЕРТНОГО ОЦЕНИВАНИЯ КАЧЕСТВА ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ В НЕПРЕРЫВНОМ ПРОИЗВОДСТВЕННОМ ЦИКЛЕ ПРОМЫШЛЕННЫХПРЕДПРИЯТИЙ.  ДИССЕРТАЦИЯна соискание ученой степени кандидата технических наук.Москва - 2008, 2008
  7. СОДЕРЖАНИЕ
  8.   ВВЕДЕНИЕ
  9. 1.2. Методология построения аналитических моделей системы контроля качества на основе карт контроля качества  
  10. 1.2.2. Анализ методов и моделей построения систем оценки контроля качества технологических процессов  
  11. 1.3. Методы и модели экспертного оценивания качества промышленных изделий  
  12. Выводы по главе 1  
  13.   2.     РАЗРАБОТКА      МЕТОДОВ      И      МОДЕЛЕЙ      КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА В ДИНАМИЧЕСКИХ ЭКСПЕРТНЬЕК СИСТЕМАХ
  14.   3.2. Модель латентно-структурного анализа в системе экспертного оценивания  
  15. Заключение