НЕФТЬ-ГАЗ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА
На главную >>


Теперь на нашем сайте можно за 5 минут создать свежий реферат или доклад

Скачать книгу целиком можно на сайте: www.nglib.ru.

Предложения в тексте с термином "Этап"

Здесь мы дадим общие рекомендации о том, как проводить подготовительный этап субъективных оценок.

После определения подлежащего оценке объекта и тщательной проверки, что необходимые данные можно получить только субъективным путем, субъективную оценку целесообразно подготавливать по следующим этапам:

Дерево решений нельзя, однако, в общем случае представить простой матрицей решений; так могут быть представлены лишь отдельные этапы процесса.

Разбиение на этапы производят так, чтобы выбор решения начинался с некоторого узла решений, от которого исходят одна или несколько ветвей, пред

Дерево решений с различными типами узлов на этапах I и II.

Перевод дерева решений в последовательность матриц, соответствующих отдельным этапам процесса, производится следующим образом.

Маркируют все варианты решений каждого этапа.

Все действия drk, которые встречаются на пути от исходного узла этапа до его конца, т.

5 (d\2, d2i) и (rfi2, ^22) образуют соответственно два варианта решения первого этапа].

Все лежащие на пути до конца каждого этапа случайные события fsi характеризуют внешние состояния F/ [так, например, на рис.

5 как (f2i, /62, fs2), так и f22 характеризуют внешние состояния на первом этапе, a fn и /?

Получаемые на каждом этапе результаты учитывают с помощью матриц решений, причем каждому пути от узла решений как исходного пункта до конца пути на рассматриваемом этапе соответствует одна матрица.

Если конец этапа является одновременно концом дерева решений, то указанные там результаты Ck представляют собой явно выраженный численный элемент е^ матрицы решений последнего этапа, причем результат является следствием как выбранного на рассматриваемом пути варианта?

Если этап дерева решений является промежуточным, то вклад этого этапа в конечный результат будет зависеть также от решений на последующих этапах, так что вместо определенного значения мы должны считать результатом рассматриваемого этапа некоторую матрицу, элементы которой соответствующим образом характеризуют влияние тех или иных будущих состояний и действий.

Применяя указанную выше последовательность шагов на каждом этапе, удается расчленить многоэтапное дерево решений на ряд одноэтапных деревьев, каждому из которых соответствует одна матрица решений.

Этап I:

Е-, Си случае с самых высоких этапов и ветвей.

Полученный на каком-либо этапе результат вводят в соседний низший этап.

Конечно, при использовании этого алгоритма следует охватить сразу все варианты решения и состояния исходных данных, так как возможные ошибки передаются вплоть до первого этапа.

В процессе принятия решения уже нельзя, таким образом, вносить коррективы в более поздние решения на основе информации, собранной в результате реализации более ранних этапов.

Сначала, идя от высших к низшим этапам, нужно проделать приближенный расчет, используя наиболее подходящий в данном случае критерий, который не требует обязательно этой ожидаемой дополнительной информации.

Окончательное решение следует принять, идя в обратном направлении от низших к высшим этапам, с использованием более подходящих критериев и дополнительной информации, полученной из реализации процесса.

Окажутся ли такие не лежащие ,в обычной области технического рассмотрения варианты оптимальными или будут, в конце концов, вообще исключены — эти обстоятельства на предварительном этапе анализа пока не имеют значения.

На всех этапах процесса выбора решения следует тщательно анализировать и устранять возможные ошибки.

В то время как при использовании классических критериев внимание принимающего решение должно концентрироваться на заключительном этапе выбора, применение гибкого критерия характеризуется более важной ролью анализа информации в принятии решения.

В дальнейшем как для событий на этапе eh+i(Xk, yh, Xh+\], так и для функций перехода pk+\ (хъ+1/уь, Xk) спра1ведливы те же сформулированные выше предположения.

Этапы процедуры принятия решения с риском протекают по уже описанным выше правилам.

178 Глава 11 водят с помощью преобразования Лапласа в четыре этапа:

Необходимое на этапе 5(1) преобразование Лапласа

На этапе 5 (2) выявляется выгода проведенного преобразования Лапласа: ш-кратная свертка заменяется просто возведением в степень (с показателем ш).

На этапе 5(3) требуется только замена р на p/w.

Для часто встречающегося экспоненциального распределения с плотностью вероятности g(r)=Ke~r, K>0 отдельные этапы преобразования выглядят так:

Таким образом, z-преобразование осуществляется по следующим этапам:

Это дискретное распределение с параметром А,>0, определенное на бесконечной области значений неотрицательных действительных чисел и характеризующееся средним значением Mi = K и дисперсией Si2=L Три этапа 2-преобразования

На первом этапе определяют множество вариантов решения, которые удовлетворяют цели наивысшего ранга.

Сформированное таким образом множество решений на втором этапе ограничивается дальше, так же, как на первом, но уже применительно к следующей по важности цели в ряду приоритетов, и этот процесс продолжается, пока не останется один вариант решения.




Главный редактор проекта: Мавлютов Р.Р.
oglib@mail.ru