Построение дерева показателей свойств объекта

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 08 Мая 2015 в 21:01, курс лекций

Описание работы

Построение дерева показателей составляет содержание четвертого этапа алгоритма разработки методики оценивания качества (МОК) - см. СиК 1994г. №11, с. 28.
Этот этап имеет очень большое значение по двум причинам. Во-первых, потому, что, при неправильном выполнении составляющих его операций, результаты оценивания качества, полученные с помощью некорректно построенного дерева (и основанной на нем МОК), возможно, окажутся совершенно неверными. Причем, возникающая при этом ошибка может проявляться в любой шкале, в которой будут выражаться значения показателя качества.

Файлы: 1 файл

azgaldov_standards_and_quality-1996_11.doc

— 107.50 Кб (Скачать файл)

 


 


ПОСТРОЕНИЕ ДЕРЕВА ПОКАЗАТЕЛЕЙ СВОЙСТВ ОБЪЕКТА

© Азгальдов Г.Г., 1996

Введение

Построение дерева показателей составляет содержание четвертого этапа алгоритма разработки методики оценивания качества (МОК)1 - см. СиК  1994г. №11, с. 28.

Этот этап имеет очень большое значение по двум причинам.  Во-первых, потому, что, при неправильном выполнении составляющих его операций, результаты оценивания качества, полученные с помощью некорректно построенного дерева (и основанной на нем МОК), возможно, окажутся совершенно неверными. Причем, возникающая при этом ошибка может проявляться в любой шкале, в которой будут выражаться значения показателя качества.

Так, пусть имеются объекты А и Б,  показатели качества которых (КА и КБ) выражены в шкале отношений. Предположим, что значения этих показателей, вычисленные при  правильно построенном дереве,  равны,  например, величинам КА = 0,84  и КБ = 0,76. Тогда соотношение КА/ КБ = 1,1.  Если же дерево будет построено неправильно, то, очень вероятно, что такое соотношение будет отличаться (в большую или меньшую сторону) от величины 1,1.  Таким образом, получается, что в рассмотренной ситуации качество измеряется не “металлическим” (жёстким), а “резиновым” (мягким) метром - что, разумеется недопустимо для любых измерений.

Если же измерение показателей производилось в шкале порядка (шкале рангов) и при правильно построенном дереве имелось соотношение КА > КБ, то отнюдь не исключена ситуация, когда, в случае использования неправильно построенного дерева, для   тех   же   самых    объектов    соотношение   их   качества   будет   выражаться   уже противоположной ранжировкой: КА < КБ ! (Понятно, что говорить о какой-либо точности квалиметрических расчетов при этом не приходится).

Вторая причина, определяющая важность этого этапа алгоритма разработки МОК, определяется следующим обстоятельством. Все другие этапы алгоритма (при сегодняшнем уровне развития теоретической квалиметрии) в методическом отношении являются относительно простыми, поддаются формализации и в значительной степени могут быть реализованы автоматически. Что же касается данного (четвертого) этапа, то его выполнение сегодня (и в обозримом будущем) остаётся еще в значительной мере неформализованным процессом, требующим от лица, разрабатывающего методику оценивания качества (ЛРМ),  творческого подхода.

Понятно, однако, что при построении дерева подобный творческий подход  потенциально чреват проявлением весьма нежелательного субъективизма. Стремлением уменьшить степень такого субъективизма и объясняется разработка правил построения деревьев, накладывающих определенные рамки на  действия осуществляющего эти построения ЛРМ. Благодаря чему, процедура построения дерева становится процессом менее стохастическим и более детерминированным.  Что, в конечном итоге, приводит к уменьшению ошибки результатов, получаемых с помощью такого дерева.

Изложению комплекса соответствующих правил и посвящена настоящая статья. Учитывая общетеоретическую значимость структур типа “дерево”, представляется полезным  предварить рассмотрение искомых правил кратким историческим обзором возникновения и научного использования подобных структур.     

Дерево - инструмент познания (краткая историческая справка)

Обычно иерархические структуры типа дерево (д.)  применяются  для  анализа возможности решения некоторой сложной проблемы.     

Этот анализ может осуществляться в разных аспектах. Например, для:

    • выявления тех подпроблем, совокупность которых отражает сущность исходной сложной проблемы (в этом случае д.  представляет собой  д. проблем);
    • определения набора средств, с помощью которых может быть обеспечено решение исходной проблемы ( д.  становится д.  средств или д. мероприятий);
    • обозначения и иерархического упорядочения тех целей,  для достижения которых  выполняется некоторый проект или программа (д. целей);
    • выбора оптимального набора средств,  обеспечивающего решение исходной сложной проблемы (д. решений);
    • распределения  ресурсов (например,  финансовых),  выделяемых для решения отдельных подпроблем сложной  проблемы  (д.  относительных важностей);
    • прогнозирования возможности решения отдельных подпроблем сложной проблемы (д.  прогнозов).

Применяются и другие виды д.: д. свойств, д. показателей, д. классификационное, д. дефектов,  д.  полезностей, д. функций, д. взаимосвязей, д. ресурсов.

Практически все перечисленные выше виды д.  могут  рассматриваться как частные случаи д.  проблем.  Вместе с тем,  оно наиболее часто используются на практике.  По этим причинам,  последующий материал в этом разделе будет излагаться,  в основном, на материале д. проблем ( близкого по смыслу к  д. свойств и к д. показателей).

Идея д.  проблем (однако без графической ее интерпретации), по-видимому, впервые  была  выдвинута Ренэ Декартом. В своем сочинении "Рассуждение о методе" (1637 г.) он фактически выдвинул  идею  д.,  когда сформулировал два из четырех своих знаменитых принципов логического мышления:  "Второе - делить каждое из исследуемых мной затруднений на столько  частей,  сколько  это возможно и нужно для лучшего их преодоления. Третье - придерживаться определенного порядка мышления,  начиная с предметов наиболее простых и наиболее легко познаваемых и восходя постепенно к познанию наиболее сложного..."

Несколько позднее Декарта идею д. (применительно к д. целей) сформулировал Томас Гоббс, который в своем философском трактате "Левиафан" (1651 г.) писал:  "От желания возникает мысль о  некоторых  средствах,  при  помощи  которых мы видим осуществленным нечто подобное тому, к чему мы стремимся, а от этой мысли - мысль о средствах для достижения этих средств и так далее, пока мы не доходим до некоторого начала, находящегося в нашей собственной власти".

На протяжении следующих двух столетий д.  использовались, в основном, как классификационные д. (например, в 1866 г. Э.Геккель употребил понятие "филогенетическое д.").  А сам термин "дерево" в научный  обиход  ввел  в  1857 г.  английский математик из Кэмбриджа А.Кэли,  рассмотревший эту разновидность  математических  объектов - "графов"  в работе "К теории аналитических форм,  называемых "деревья".

Однако, за 10 лет до Кэли структуры, являющиеся д., в 1847 г. использовал при изучении электрических цепей Г.Р. Кирхгофф. В еще более ранний период понятие "д." применялось при иерархическом  упорядочении  офицерских  званий  и чинов,  а также в генеалогических исследованиях  ("генеалогическое  д.").  После  Кэли   древовидные структуры  (под названием "геометрические д.") исследовались математиком У.Роуз-Боллом, который в своей книге "Математические развлечения и очерки" (1892 г.) посвятил им целую главу.

В современных условиях древовидные структуры наиболее часто и широко используются в системном анализе, в прогнозировании, в квалиметрии и в теории принятия решений.

Терминология

Несмотря на довольно широкое использование термина "д.", связанный с ним понятийный аппарат до настоящего времени еще не  может  считаться достаточно отработанным и,  главное, - общеупотребительным. Наиболее четко (на уровне формализованных определений)  понятийный аппарат,  относящийся  к  д.,  отработан в отношении применяемых в квалиметрии (количественном оценивании качества) д.  свойств и д. показателей. Отметим, что комплекс  применяемых там основных понятий вполне пригоден и для большинства других типов д. Кратко поясним его на примере д. свойств, по отношению к которому  д. показателей в значительной степени является аналогом.

Основное понятие - свойство (представленное одной из  ветвей  д.). Свойства бывают сложные (делимые на менее сложные) и простые (элементарные,  неделимые).  (В д.  проблем аналогом свойства  является проблема, в д. целей - цель, в д. ресурсов - ресурс   и т.д.).

Кроме сложных и простых, в д. свойств могут присутствовать и так называемые квазипростые свойства. Это такие свойства, которые, в силу того, что они являются сложными,  могут быть разделены на группу менее сложных свойств. Но которые нет необходимости подвергать такому делению, поскольку известна функциональная или корреляционная зависимость между этим сложным свойством и группой менее сложных свойств. При этих обстоятельствах подобное сложное свойство на дереве свойств нет необходимости декомпозировать. В связи с этим, в д. свойств оно условно изображается   не как сложное (то есть разветвляющееся), а как простое (неразветвляющееся) свойство. Отсюда и название - квазипростое (т.е. якобы простое) свойство.

В д. cвойств качество, как наиболее сложное (не считая интегрального качества) свойство, рассматривается как ствол д., обычно условно считающийся расположенным на 0-ом ярусе д. - см. рис. 1. (В теории графов вместо термина “ствол д.” используют термин “корень д.”, что, по нашему мнению, менее наглядно). Это сложное свойство  делится (декомпозируется) на следующем ярусе на менее сложные свойства,  каждое из которых, в свою очередь, делится на еще менее сложные свойства и т.д. Причем, свойства  более низкого, (k - 1)-го яруса  являются  обобщающими для соответствующих свойств последующего,  k-го яруса (k=1,2,...,m,  где m - номер самого высокого (последнего) яруса д.  свойств).

Я Р У С Ы      Д Е Р Е В А

0-ой

( к - 2 ) - ой

( к - 1 ) - ый

к - ый

m - ый

 
   
     
     
       
     
   
   
     
       
     
       
     
   
     
   
 

Рис. 1. Общая схема декомпозиции сложных свойств в менее сложные  
(по ярусам дерева) свойства

Кроме приведенных выше,  в д. свойств применяются и другие термины.  Например, группа свойств - это совокупность менее сложных свойств, на которую непосредственно раскладывается сложное  свойство.  Высота д. - это общее количество ярусов в д.  Полное д.  - это такое д.,  на самом высоком ярусе которого  расположены только простые или квазипростые свойства.  Неполное д.  - это д., разветвленное не до самого высокого яруса (т.е. имеющее на нем хотя  бы одно сложное свойство). Усеченное д.  - это такое полное или неполное д.,  из которого,  в соответствии со спецификой конкретной,  решаемой  с помощью д.  задачи,  можно исключить одно или несколько свойств.

Способы   изображения   деревьев

При построении  (синтезе) д. в системном анализе, исследовании операций, теории решений и др.  чаще всего используют так называемое нижестороннее д.  (т.е.  растущее вниз - см. рис 2а). Реже - верхнестороннее д.  (т.е.  растущее вверх - рис.2б) или правостороннее (растущее слева - направо - рис.2в). Совсем редко применяют д. левостороннее (т.е. растущее влево - см. рис.2г).  Что же касается квалиметрии, то, по опыту автора, наиболее удобным в построении и использовании является правостороннее д. (В дальнейшем именно такое дерево и будет применяться для иллюстрации в данной статье).

 
   

     
       

       
         

 

Рис.2а. Нижнестороннее д.                                        Рис.2б. Верхнестороннее д.

 

                                                       
                                                       
                                                       
                                                       
                                                       
                                                       

Информация о работе Построение дерева показателей свойств объекта