Дипломная работа - Принятие решений в условиях неопределенности на основе игр с природой - файл n1.docx

Дипломная работа - Принятие решений в условиях неопределенности на основе игр с природой
скачать (368.8 kb.)
Доступные файлы (1):
n1.docx369kb.31.05.2012 19:54скачать

n1.docx

ВВЕДЕНИЕ

Проблемы принятия решений, которые в широком плане можно рассматривать как проблемы анализа сложных систем, занимают все большее место в современной науке.

Автоматизация производства и управления является инструментом совершенствования управления производства и повышения его эффективности. Роль человека в современных системах продолжает возрастать. Связано это с расширением функций АСУ и сложностью решаемых задач, расширением сферы применения АСУ.

В той или иной степени системы поддержки принятия решений присутствуют в любой АСУ и информационно-управляющей системе (ИУС). По мере развития предприятия, упорядочения структуры организации и налаживания межкорпоративных связей, проблема разработки и внедрения системы поддержки принятия решений (СППР) становится особенно актуальной.

СППР - это система, включенная в организационную среду и оказывающая помощь руководителю в получении приемлемых решений неструктурированных проблем, включающая в себя следующие этапы: анализ ситуаций и постановка проблем, формирование и выбор вариантов решений, организация выполнения решений, контроль выполнения решений.

Одним из главных вопросов разработки СППР является выбор математических моделей и методов принятия решений, составляющих основу ее функционирования.

Такие решения могут приниматься по следующим критериям: критерий недостаточного основания Лапласа; максиминный критерий Вальда; критерий минимаксного риска Сэвиджа; критерий пессимизма-оптимизма Гурвица; критерий Ходжа-Лемана;

В данной работе разрабатывается программное средство, которое реализует критерии принятия решений, исходя из известной информации относительно объекта, благодаря которому можно рассчитать оптимальное решение в конкретной ситуации.

1 ОБЗОР И АНАЛИЗ СОВРЕМЕННОГО СОСТОЯНИЯ ЗАДАЧИ ПРИНЯТИЯ РЕШНИЙ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ НА ОСНОВЕ ИГР С ПРИРОДОЙ И МЕТОДОВ ЕЁ РЕШЕНИЯ

В общем, проблема принятие решений является актуальной в любой сфере деятельности и просто для человека, как социального субъекта, так как вся целенаправленная психологическая деятельность представляет собой непрерывную цепочку актов принятия и реализации решений.

Для того, чтобы решение было эффективным оно должно быть своевременным, компромиссным и оптимальным.

Во второй половине 50-х – начале 60-х годов среде предпринимателей и ученых-экономистов произошло осознание необходимости обеспечения длительного выживания предприятий и фирм в условиях быстро и непредсказуемо меняющейся и внешней среды. С этого периода связь фирмы с внешней средой стала рассматриваться как одна из главнейших ее характеристик. Данный подход к учету влияния внешней среды основывается на том, что организации полностью зависимы от внешней среды. Анализ деятельности фирм, предприятий и организаций показывает, что все они получают из внешней среды необходимый для их деятельности комплекс ресурсов, поставляют производимую ими продукцию (работы, услуги) потребителям, функционируют с учетом правил, принятых во внешнем окружении, тенденций и событий, имеющих место в обществе и на рынке. Следовательно, что любая организация представляет собой открытую систему. Исходя из сказанного сформулируем понятие внешней среды.

Внешняя среда фирмы, предприятия или организации – это совокупность активных субъектов и сил, действующих за их пределами, не поддающихся контролю со стороны фирмы, предприятия или организации и влияющих на возможности фирмы, предприятия или организации устанавливать и поддерживать отношения с субъектами внешнего окружения для достижения своих стратегических целей.

Среда прямого и косвенного действия. Внешняя среда фирмы (предприятия или организации) достаточно разнородна. В то же время, все множество субъектов и сил ее составляющих, принято подразделять на две группы: среду прямого и косвенного действия.

К числу субъектов среды прямого действия, или микросреды функционирования фирмы, относят ее контактные аудитории:

1 поставщиков;

2 конкурентов;

3 маркетинговых посредников;

4 клиентуру.

Среда косвенного воздействия, или макросреда функционирования фирмы, представляет собой совокупность демографических, экономических, природных, научно-технических политических и социо-культурных факторов.

В ее рамках функционирует не только сама фирма, но и все субъекты ее среды непосредственного воздействия.

Природная среда – это совокупность природно-климатических условий проживания людей и хозяйственной деятельности предприятий, организаций и учреждений. Основными тенденциями изменений природной среды на современном этапе развития человеческой цивилизации являются формирование дефицита на некоторые виды сырья, удорожание энергии, рост загрязнения среды, нарастание вмешательства государства в процесс рационального использования и воспроизводства сырьевых ресурсов. Изменения в окружающей природной среде сказываются и на товарах, производимых и предлагаемых фирмой рынку. Также, исходя из изменений природной среды и климатических условий, происходит выбор оборудования, выбор сырья на предприятиях и фирмах, соответственно происходит принятие тех или иных решений. Такие решения принимаются в условиях неопределённости и риска, так как информация о природной среде известна не полностью, либо она не всегда достоверна.

Под неопределенностью понимается неполнота или неточность информации об условиях реализации проекта (решения), вследствие чего не представляется возможным оценить связанные с ним затраты и результаты.

При анализе условий реализации проектов наиболее существенными являются следующие виды неопределенности:

1 неопределенность, вызванная нестабильностью экономического законодательства;

2 неопределенность текущей экономической ситуации, условий инвестирования и использования прибыли;

3 неопределенность условий внешнеэкономической деятельности;

4 неопределенность политической ситуации и перспектив социально-экономических изменений в стране или регионе;

5 неопределенность, связанная с отсутствием сведений о динамике технико-экономических показателей, параметрах новой техники и технологии;

6 неопределенность динамики рыночной конъюнктуры, цен, валютных курсов и др.;

7 неопределенность природно-климатических условий, возможность стихийных бедствий;

8 неопределенность, связанная с отсутствием информации о надежности производственно-технологического оборудования и уровне квалификации производственного персонала (частоте аварий и отказов оборудования, нормативном уровне производственного брака);

9 неопределенность целей, интересов и поведения участников реализации проекта;

10 неопределенность, вызванная отсутствием информации о финансовом положении и деловой репутации предприятий-участников (возможность неплатежей, банкротств, срывов договорных обязательств).[2]

Неопределенность подразделяется на стохастическую (имеется информация о распределении вероятности на множестве результатов), поведенческую (имеется информация о влиянии на результаты поведения участников), природную (имеется информация только о возможных результатах и отсутствует о связи между решениями и результатами) и априорную (нет информации и о возможных результатах). Задача обоснования решений в условиях неопределенности всех типов, кроме априорной, сводится к сужению исходного множества альтернатив на основе информации, которой располагает ЛПР. Качество рекомендаций для принятия решений в условиях стохастической неопределенности повышается при учете таких характеристик личности ЛПР, как отношение к своим выигрышам и проигрышам, склонность к риску. Обоснование решений в условиях априорной неопределенности возможно построением алгоритмов адаптивного управления.[3]

Принятие решения в условиях неопределенности, как и в условиях риска, требует определения альтернативных действий, которым соответствуют платежи, зависящие от (случайных) состояний природы.

Отличие между принятием решений в условиях риска и неопределенности состоит в том, что в условиях неопределенности вероятностное распределение либо неизвестно, либо не может быть определено, либо соответствует состояниям. Этот недостаток информации обусловил развитие следующих критериев для анализа ситуации, связанной с принятием решений:

  1. критерий Лапласа;

  2. минимаксный критерий;

  3. критерий Сэвиджа;

  4. критерий Гурвица;

  5. критерий Ходжа-Лемана;

  6. критерий Гермейера;

  7. составные критерии.

Эти критерии отличаются по степени консерватизма , который проявляет ЛПР, перед лицом неопределенности.[4]

2 ОПИСАНИЕ И АНАЛИЗ СТРУКТУРНЫХ И ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ ОСОБЕННОСТЕЙ ОБЪКТА И ЕГО ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЯ

Все процессы функционирования современного промышленного предприятия, от проектирования изделия до его продажи, тесно взаимосвязаны и требуют четкого централизованного управления. Основные решения, принимаемые на уровне руководителя предприятия, невозможно реализовать без развитой информационной инфраструктуры. Качество информационного обеспечения управления – один из важных факторов, определяющих действенность принимаемых управленческих решений. Отсутствие слаженной системы информационного обеспечения управления приводит к вероятностному характеру принимаемых управленческих решений, дублированию в сборе информации, потерям нужной информации и. как следствие, к невысокой эффективности управления. Создание ИУС предприятия позволяет оптимизировать сложившиеся каналы сбора информации и обеспечить более полное удовлетворение информационных потребностей руководителей и коллектива в целом. Существующие же в настоящее время системотехнические инфраструктуры большинства предприятий обеспечивают в той или иной мере только отдельные виды производственно-хозяйственной, финансово-экономической деятельности и управления; в целом уровень ИУС не соответствует современному уровню информационных технологий и теоретических разработок по данной проблеме.

ИУС представляет собой сложную многоуровневую информационную систему, гарантирующую автоматизированное управление всеми подсистемами управляющей системы и видами деятельности предприятия. Наглядную укрупненную модель ИУС можно представить в виде взаимодействия трех подсистем (рис. 2.1). Программа создания ИУС предусматривает три этапа: совершенствование и развитие существующей системы сбора и обработки информации по критерию максимального и оперативного обеспечения управляющих структур и руководства предприятия всей необходимой и достоверной информацией в необходимые сроки; развитие ИУС в целях автоматизации поддержки принятия управленческих решений; построение стратегической информационно-управляющей системы предприятия. Основная цель второго этапа – создание системы поддержки принятия решений как подсистемы ИУС, повышающей качество оперативных, тактических и стратегических решений.

Первый этап можно рассматривать как процесс развития ИС, который в настоящее время уже в какой-то мере реализован большинством предприятий. В то же время, вопросы разработки СППР до сих пор являются одними из наиболее обсуждаемых и актуальных, что связано со все более возрастающей ролью квалифицированно принятых решений в процессе оптимального управления, с одной стороны, и недостаточно развитыми, реализованными на сегодняшний день. СППР. С другой стороны.



Рисунок 2.1 – Схема информационно-управляющей системы промышленного предприятия.

Создание и внедрение СППР в ИУС предприятия требует поэтапной разработки и развития совокупности всех обеспечивающих подсистем СППР: технического, математического, программного, информационного, организационного обеспечения. В монографии рассматриваются вопросы разработки математического и программного обеспечения как совокупности математических методов, моделей, алгоритмов и программ для реализации целей и задач поддержки принятия решений.

СППР – это система, включенная в организационную среду и оказывающая помощь руководителю в получении приемлемых решений неструктурированных проблем, включающая в себя следующие этапы: анализ ситуаций и постановка проблем, формирование и выбор вариантов решений, организация выполнения решений, контроль выполнения решений. (Рис 2.2)

Существуют различные типы СППР. В зависимости от уровня процессов управленческих решений – индивидуального, группового, организационного и межорганизационного, – выделяют соответствующие типы СППР. Индивидуальная СППР обслуживает отдельно взятое лицо, принимающее решение – руководителя объединения, предприятия, организации. Возможности такой системы зависят от личных качеств руководителя, его знаний, навыков, опыта. На структуру и конфигурацию системы непосредственное влияние оказывают стили мышления и руководства конкретного лица – пользователя системы. Групповая СППР ориентирована на обслуживание группы лиц. взаимодействующих между собой при решении какой-либо проблемы. Поддержка процесса выработки групповых решений осуществляется за счет устранения коммуникационных барьеров между членами группы, применения количественных методов анализа решений группой лиц, рациональной организацией самих процедур работы группы. Организационные и межорганизационные СППР применяются при анализе сложных проблем комплексного, междисциплинарного характера, для решения которых нужны знания и опыт в самых разнообразных областях.

В зависимости от типа принимаемых решений подразделяют различные уровни СППР: оперативный, тактический и стратегический.

Оперативный уровень обеспечивает решение многократно повторяющихся задач и операций на коротком временном интервале (неделя, декада, месяц и т.д.). На этом уровне велики как объем выполняемых операций, так и динамика принятия управленческих решений. Оперативные решения, как правило, принимаются при анализе проблем низовых звеньев организации, ее участков, рабочих мест. Тактический уровень обеспечивает решение задач, требующих предварительного анализа информации, подготовленной на первом уровне. Тактические решения принимаются на более длительном промежутке времени (квартал, полугодие и т.д.). На этом уровне объем решаемых задач уменьшается, но возрастает их сложность. Стратегический уровень обеспечивает выработку решений, направленных на достижение долгосрочных стратегических целей организации. Такой тип решений характеризует длительный временной интервал (годы, несколько лет и т.д.) и сфера действия – весь управляемый объект в целом (предприятие, межорганизационный комплекс и т.д.).[1] Оперативный уровень обеспечивает решение многократно повторяющихся задач и операций на коротком временном интервале (неделя, декада, месяц и т.д.). На этом уровне велики как объем выполняемых операций, так и динамика принятия управленческих решений. Оперативные решения, как правило, принимаются при анализе проблем низовых звеньев организации, ее участков, рабочих мест. Тактический уровень обеспечивает решение задач, требующих предварительного анализа информации, подготовленной на первом уровне. Тактические решения принимаются на более длительном промежутке времени (квартал, полугодие и т.д.). На этом уровне объем решаемых задач уменьшается, но возрастает их сложность. Стратегический уровень обеспечивает выработку решений, направленных на достижение долгосрочных стратегических целей организации. Такой тип решений характеризует длительный временной интервал (годы, несколько лет и т.д.) и сфера действия – весь управляемый объект в целом (предприятие, межорганизационный комплекс и т.д.).[1]



Рисунок 2.2 – Схема функционирования СППР.

3 ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ

Представлена задача принятия решения в условиях неопределенности. При этом внешняя среда S ведет себя пассивно относительно лица принимающего решение (ЛПР), то есть является проявлением природы, которая никак не заинтересована в результате принятия решения.

В ситуации неопределенности каждая альтернатива , выбрана ЛПР, может привести к любому из возможных результатов .

Целью ЛПР является выбор такой альтернативы , которая бала бы лучше, нежели другие. В этих условиях основной идеей принятия решения является принятие гипотезы о поведении внешней среды относительно ЛПР, что дает возможность оценить последствия для каждой альтернативы.[2]

В зависимости от принятой гипотезы ЛПР выбирает тот либо иной критерий принятия решения:

1 критерий недостаточного основания Лапласа;

2 максиминный критерий Вальда;

3 критерий минимаксного риска Сэвиджа;

4 критерий пессимизма-оптимизма Гурвица;

5 критерий Ходжа-Лемана;

6 критерий азартного игрока;

7 критерий произведения;

8 критерий Гермейера;

9 критерий Байеса-Лапласа и минимаксный;

10 критерий Байеса-Лапласа и Сэвиджа.

Выходные данные задачи принятия решений в условиях неопределенности описываются матрицей выигрышей. Оценка полезности альтернатив может быть получена, основываясь на значениях выигрыша f(xi, si) или риска r(xi, si) ЛПР при выборе им альтернативы xi и наступлению события si. Отличительная черта в том, что вероятность состояния внешней среды отсутствует и не берет участия в формировании оценки полезности E(x*).[2]

Для реализации данного элемента подсистемы необходимо разработать программный продукт, предусмотрев следующие его функции:

1 программный продукт должен быть реализован для операционной системы Windows;

2 программный продукт должен иметь графическую оболочку, а также интуитивно понятный и простой в использовании интерфейс;

3 программное средство должно иметь возможность сохранять полученную информацию на носитель информации, то есть диск, флеш-накопитель, и т.д.;

4 с помощью данного программного продукта должны быть реализуемыми все вышеперечисленные критерии принятия решений.

3 ОБОСНОВАНИЕ ЦЕЛИ РАЗРАБОТКИ ЭЛЕМЕНТОВ ПОДСИСТЕМ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ НА ОСНОВЕ ИГР С ПРИРОДОЙ
Автоматизация производства и управления с использованием ЭВМ выдвинула на передний план проблему организации эффективного взаимодействия машины и человека с учетом особенностей человека как звена системы управления и создания наилучших условий работы. Эффективность работы всей системы зависит от того, как будет организовано участие человека в процессе управления.

Человек выполняет в АСУ широкий спектр функций с привлечением разнообразных технических средств.

При выполнении различных действий возникает необходимость принимать решения [9]. Например, процесс планирования должен завершиться решением об утверждении плана, процесс контроля – решением о порядке ликвидации отклонений или о корректировке плана.

Каждое решение направлено на достижение одной или нескольких целей.

Каждое решение предполагает использование тех или иных ресурсов. В обыденной жизни мы чаще всего принимаем решения, покупая товары и услуги. И тут совершенно ясно, что такое ресурсы – это количество имеющихся денег. Выступая как потребитель, человек должен решить, какие товары ему следует покупать и по какой цене. А выступая как производитель – на что разумно потратить свои усилия. В рамках экономической теории обсуждаются поднятые вопросы о соотношении полезности товара (для потребителя) и отношения полезности к цене. У каждого приобретаемого товара есть своя полезность для потребителя. Закон предельной полезности гласит, что предельная полезность убывает. Иначе говоря, последующие партии товара менее ценны для потребителя, чем первые. Если есть необходимость покупки нескольких товаров, то потребитель стремится распределить свои деньги так. Чтобы отношение полезности этого товара к общей единице измерения было постоянным. Иначе говоря, если полезность товара больше, то средства, затраченные на него, должны быть больше. Точно так же ведет себя человек при решении задачи о капиталовложении: он вкладывает большие средства в более полезные направления деятельности. Экономисты считают, что такое поведение человека является единственно правильным, и называют человека, осуществляющего таким образом свой выбор, рациональным человеком.

Таким образом, при практической работе над проектом решения важно проанализировать: «Чего мы хотим достичь? Какие ресурсы мы готовы использовать для этого?».[1]

5 СОДЕРЖАТЕЛЬНОЕ ОПИСАНИЕ И АНАЛИЗ ИСПОЛЬЗОВАННОЙ

ИНФОРМАЦИОННОЙ ТЕХНОЛОГИИ.

Основные решения, принимаемые на уровне руководителя предприятия, невозможно реализовать без развитой информационной инфраструктуры. Качество информационного обеспечения управления - один из важных факторов, определяющих действенность принимаемых управленческих решений. Отсутствие слаженной системы информационного обеспечения управления приводит к вероятностному характеру принимаемых управленческих решений, дублированию в сборе информации, потерям нужной информации и. как следствие, к невысокой эффективности управления. Создание ИУС предприятия позволяет оптимизировать сложившиеся каналы сбора информации и обеспечить более полное удовлетворение информационных потребностей руководителей и коллектива в целом. Существующие же в настоящее время системно-технические инфраструктуры большинства предприятий обеспечивают в той или иной мере только отдельные виды производственно-хозяйственной, финансово-экономической деятельности и управления; в целом уровень ИУС не соответствует современному уровню информационных технологий и теоретических разработок по данной проблеме.[1]

При управлении ЛПР выполняет сложную последовательность функции из множества <>, <>, <>. Каждая из них может быть представлена рядом процессов.

Процесс управления, как процесс выработки управляющих воздействий является информационным процессом (ИП).

Любая информационная единица ИП (I), обладающая потребительской стоимостью (качеством), характеризуется содержанием (S), формат (F), пространственным расположением (L) и временем (T)

Отсюда

I = (5.1)

Каждая из этих характеристик в процессе преобразования информации может изменяться.

При этом различают следующие виды преобразования информации:

1 содержательное (семантическая обработка);

2 преобразование формы (кодирование, декодирование);

3 преобразование в пространстве и времени (передача, хранение).

Элементарным действием в ИП является операция преобразования информации (см. Рис.5.1). Основные атрибуты операции:

1 информация (объект преобразования);

2 оператор (субъект преобразования);

3 цель (требования к преобразованию).



Рисунок 5.1 – Операция преобразования информации.

Операции по образованию информации могут быть разных типов (V), которые определяются оператором Q, сложность (U), зависит от типа преобразования и цели.

U = (5.2)

времени ее реализации (Т)

Т = < U, I> (5.3)

и ресурсоемкости (R).

Очевидно, что все реальные процессы и системы, их реализующие, уникальны.

Специфика функционирования реальных систем проявляется в содержании информации, составе и последовательности применения операторов по ее преобразованию и целей процессов системы управления.

Любой ИП в системе управления структурно можно представить как некоторую совокупность задач:

  1. сбор, прием, получение, восприятие информации;

  2. передача информации между отдельными подсистемами СУ;

  3. обработка, анализ, отбор информации, создание новой информации;

  4. использование информации;

  5. хранение информации.

Несмотря на многообразие ИП, протекающих в СУ, с точки зрения технологии обработки информации они имеют много общего. Это позволяет представить обобщенную схему обработки информации (см. Рис.5.2).



Рисунок 5.2 – Структура информационных процессов.

Общей целью автоматизации управления является повышение эффективности использования возможностей объекта управления.

Направление повышения эффективности ОУ:

1 Повышение оперативности управления за счет автоматизации сбора, поиска, предварительной обработки и передачи информации, засекречивания и рассекречивания информации, проведения расчетов, формирование и размножение документов.

2 Снижение затрат ЛПР на выполнение вспомогательных процессов. Относительное распределение трудозатрат между процессами: информационные процессы – 65 – 70 %, расчеты – 20 – 25 %, творчество – 5 – 15 %.

3 Повышение степени обоснованности принимаемых решений. Процесс принятия решений строится на основе анализа и прогноза развития ситуации с применением математического аппарата моделирования.[8]

6 МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОПИСАНИЕ РАЗРАБОТКИ ЭЛЕМЕНТОВ ПОДСИЧТЕМ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ НА ОСНОВЕ ИГР С ПРИРОДОЙ И МЕТОДЫ ИХ РЕШЕНИЯ.

6.1 Модели и методы принятия решений, основанные на парном сравнении альтернатив.

При принятии управленческих решений руководитель предприятия должен не только полагаться на свой опыт и интуицию, но и обращаться к хорошо разработанным в настоящее время математическим моделям поддержки принятия решений, позволяющих корректно выбирать наиболее лучшие альтернативы из имеющихся. От того, насколько грамотно, квалифицированно осуществляется поддержка принятия управленческих решений, зависит успешность развития всего предприятия в целом.[10]

Многочисленные исследования показывают, что лица, принимающие решения без дополнительной аналитической поддержки, используют упрощенные, а иногда и противоречивые решающие правила [11]. Поддержка принятия решения требуется во всех без исключения областях прикладной деятельности человека [10], что связано с увеличивающимся объемом информации, необходимостью учитывать большое количество противоречивых факторов, объективных и субъективных составляющих при принятии решений.

6.2 Классификация моделей и методов принятия решений.

Приведем классификацию моделей и методов принятия решений. Модель задачи принятия решений представляется в виде: , где t – постановка задачи (например, выбрать одну наилучшую в некотором смысле альтернативу или упорядочить всё множество альтернатив); X - множество допустимых альтернатив; R множество критериев оценки степени достижения поставленных целей; А множество шкал измерения по критериям (шкалы наименований, порядковые, интервальные, отношений); F отображение множества допустимых альтернатив в множество критериальных оценок; G система предпочтений решающего элемента; D решающее правило, отражающее систему предпочтений. Классификация моделей задач принятия решений проводится в соответствии со следующими признаками:

1. по виду отображения F – детерминированное, вероятностное или неопределенное, можно выделить соответственно: ЗПР в условиях определенности, ЗПР в условиях риска. ЗПР в условиях неопределенности. Аналогичным образом, по полноте описания исследуемого объекта классифицируются и ЗПР [10];

2 по мощности множества R одноэлементное множество или состоящее из нескольких критериев, выделяются соответственно: ЗПР со скалярным критерием. ЗПР с векторным критерием (многокритериальные задачи);

3) по типу системы G – отражает предпочтения одного лица или коллектива в целом, выделяются задачи индивидуального ПР. задачи группового ПР.

Под моделью выбора понимается пара (X, R), состоящая из множества альтернатив X и бинарного отношения R на нем. При определении модели ПР предполагается, что рассматривается некоторое множество исходных структур предпочтений и исследуется определенная ЗПР. процесс решения которой понимается как оптимальный выбор метода обработки исходной структуры из некоторого базового класса методов. При этом можно считать, что на множестве исходных структур задана модель решения поставленной ЗПР. если указан некий принцип или правило, согласно которому произвольному отношению ставится в соответствие некоторый набор методов. Конкретные модели ориентированы на соответствие тех или иных методов принятия решений определенным базовым структурам. [11]

Приведена классификация методов ПР по таким признакам, как содержание экспертной информации, тип получаемой информации, на основе которой можно определить группу методов ПР в условиях неопределенности (рис. 6.2.1).

В монографии рассматривается возможность анализа различных вопросов управления методами принятия решений в условиях неопределенности. Это связано с тем, что при исследовании экономических, социальных и других систем, в функционировании которых участвует человек, значительное количество информации может быть получено от людей, имеющих опыт работы с данной системой и знающих ее особенности, от людей, имеющих опыт работы с данной системой и знающих ее особенности, от людей, имеющих представление о целях функционирования системы. Эта информация носит субъективный характер, и ее представление в естественном языке содержит неопределенности, которые не имеют аналогов в языке традиционной математики. В этом случае лучше рассматривать задачи оптимального управления с позиций методов, учитывающих неопределенность описания модели исследуемого объекта.

Таким образом, возникающие в процессе управления предприятием проблемы, которые обладают признаками неструктурированных задач ПР. возможно всесторонне проанализировать методами, учитывающими неопределенность. [1]




Рисунок 6.2.1 – Классификация методов ПР на основе содержания экспертной информации.

6.3 Критерии принятия решений в условиях неопределенности.

6.3.1 Критерий недостаточного основания Лапласа.

Критерий Лапласа опирается на принцип недостаточного основания, который гласит, что, поскольку распределение вероятностей состояний P(si) неизвестно, нет причин считать их различными. Следовательно, используется оптимистическое предположение, что вероятности всех состояний природы равны между собой, т.е.P{s1} = P{s2} = ... = P{sn} = 1/n. Если при этом v(аi, sj) представляет получаемую прибыль, то наилучшим решением является то, которое обеспечивает:

(6.3.1.1)

Если величина v(аi, sj) представляет расходы лица, принимающего решение, то оператор "max" заменяется на"min".

6.3.2 Максиминный критерий Вальда.

Максиминный (минимаксный) критерий основан на консервативном осторожном поведении лица, принимающего решение, и сводится к выбору наилучшей альтернативы из наихудших. Если величина v(аi, sj) представляет получаемую прибыль, то в соответствии с максиминным критерием в качестве оптимального выбирается решение, обеспечивающее:

(6.3.2.1)

Если величина v(аi, sj) представляет потери, используется минимаксный критерий, который определяется следующим соотношением:

(6.3.2.2)

6.3.3 Критерий минимаксного риска Сэвиджа.

Критерий Сэвиджа стремится смягчить консерватизм минимаксного (максиминного) критерия путем замены матрицы платежей (выигрышей или проигрышей) v(аi, sj) матрицей потерь r(аi, sj), которая определяется следующим образом:

(6.3.3.1)

Чтобы показать, как критерий Сэвиджа "смягчает" минимаксный (максиминный) критерий, рассмотрим следующую матрицу платежей v(аi, sj):

Таблица 6.3.3.1 – Матрица платежей.

Матрица платежей

.

s1

s2

Максимум строк

а1

11000

90

11000

а2

10000

10000

10000 - минимакс

Применение минимаксного критерия приводит к тому, что решение а2 с фиксированными потерями в 10000 долл. является предпочтительным. Однако можно выбрать и а1 так как в этом случае существует возможность потерять лишь 90 долл., если реализуется состояние s2, при потенциальном выигрыше 11000 долл. Посмотрим, какой результат получится, если в минимаксном критерии вместо матрицы платежей v(аi, sj) использовать матрицу потерь r(аi,sj).

Таблица 6.3.3.2 – Матрица потерь.

Таблица 2. Матрица потерь

.

s1

s2

Максимум строк

а1

1000

0

1000 - минимакс

а2

0

9910

9910

Как видим, минимаксный критерий, применяемый к матрице потерь, приводит к выбору решения ах в качестве предпочтительного.

6.3.4 Критерий пессимизма-оптимизма Гурвица.

Этот критерий охватывает ряд различных подходов к принятию решений — от наиболее оптимистичного до наиболее пессимистичного (консервативного). Пусть и величины v(аi, sj) представляют доходы. Тогда решению, выбранному по критерию Гурвица, соответствует:

(6.3.4.1)

Параметр а — показатель оптимизма. Если = 0, критерий Гурвица становится консервативным, так как его применение эквивалентно применению обычного минимаксного критерия. Если = 1, критерий Гурвица становится слишком оптимистичным, ибо рассчитывает на наилучшие из наилучших условий.

Можно конкретизировать степень оптимизма (или пессимизма) надлежащим выбором величины интервала [0,1]. При отсутствии ярко выраженной склонности к оптимизму или пессимизму выбор = 0,5 представляется наиболее разумным.

Если величины v(аi, sj) представляют потери, то критерий принимает следующий вид:

(6.3.4.2)

6.3.5 Критерий Ходжа-Лемана.

Критерий Ходжа-Лемана. Этот критерий опирается одновременно на ММ-критерий и критерий Баеса-Лапласа. С помощью параметра n выражается степень доверия к используемому распределений вероятностей. Если доверие велико, то доминирует критерий Баеса-Лапласа, в противном случае – ММ-критерий, т.е. мы ищем:

(6.3.5.1)

Правило выбора, соответствующее критерию Ходжа-Лемана формируется следующим образом: матрица решений дополняется столбцом, составленным из средних взвешенных (с весом n const) математическое ожиданиями и наименьшего результата каждой строки (6.3.5.1). Отбираются те варианты решений, в строках которого стоит набольшее значение этого столбца.

При n = 1 критерий Ходжа-Лемана переходит в критерий Байеса-Лапласа, а при n = 0 становится минимаксным.

Выбор n субъективен.

Для применения критерия Ходжа-Лемана желательно, чтобы ситуация в которой принимается решение, удовлетворяла свойствам:

1 вероятности появления состояния Fj неизвестны, но некоторые предположения о распределении вероятностей возможны;

2 принятое решение теоретически допускает бесконечно много реализаций;

3 при малых числах реализации допускается некоторый риск.

6.3.6 Критерий Гермейера.

Этот критерий ориентирован на величину потерь, т.е. на отрицательные значения всех eij. При этом:

(6.3.6.1)

Т.к. в хозяйственных задачах преимущественно имеют дело с ценами и затратами, условие eij<0 обычно выполняется. В случае же, когда среди величин eijвстречаются и положительные значения, можно перейти к строго отрицательным значениям с помощью преобразования eij – a при подходящем образом подобранном a > 0. При этом оптимальный вариант решения зависит от а.

Правило выбора согласно критерию Гермейера формулируется следующим образом :

матрица решений image129дополняется ещё одним столбцом, содержащим в каждой строке наименьшее произведение имеющегося в ней результата на вероятность соответствующего состояния Fj. Выбираются те варианты в строках, которых находится наибольшее значение eij этого столбца.

В каком-то смысле критерий Гермейера обобщает ММ-критерий: в случае равномерного распределения qj = 1/n, j=image133, они становятся идентичными.

Условия его применимости таковы :

1 вероятности появления состояния Fj неизвестны;

2 с появлением тех или иных состояний, отдельно или в комплексе, необходимо считаться;

3 допускается некоторый риск;

4 решение может реализоваться один или несколько раз.

Если функция распределения известна не очень надёжно, а числа реализации малы, то, следуя критерию Гермейера, получают, вообще говоря, неоправданно большой риск.

6.3.7 BL (MM) - критерий.

Стремление получить критерии, которые бы лучше приспосабливались к имеющейся ситуации, чем все до сих пор рассмотренные, привело к построению так называемых составных критериев. В качестве примера рассмотрим критерий, полученный путем объединения критериев Байеса-Лапласа и минимакса.

Правило выбора для этого критерия формулируется следующим образом:

матрица решений image135 дополняется еще тремя столбцами. В первом из них записываются математические ожидания каждой из строк, во втором - разность между опорным значением:

image137 (6.3.7.1)

и наименьшим значением:

image139 (6.3.7.2)

соответствующей строки. В третьем столбце помещаются разности между наибольшим значением:

image141 (6.3.7.3)

каждой строки и наибольшим значением image143 той строки, в которой находится значение image145 . Выбираются те варианты, строки которых (при соблюдении приводимых ниже соотношений между элементами второго и третьего столбцов) дают наибольшее математическое ожидание. А именно, соответствующее значение:

image147 (6.3.7.3)

из второго столбца должно быть или равно некоторому заранее заданному уровню риска image149. Значение же из третьего столбца должно быть больше значения из второго столбца.

Применение этого критерия обусловлено следующими признаками ситуации, в которой принимается решение:

1 вероятности появления состояний Fjнеизвестны, однако имеется некоторая априорная информация в пользу какого-либо определенного распределения;

2 необходимо считаться с появлением различных состояний как по отдельности, так и в комплексе;

3 допускается ограниченный риск;

4) принятое решение реализуется один раз или многократно.

BL(MM)-критерий хорошо приспособлен для построения практических решений прежде всего в области техники и может считаться достаточно надежным. Однако заданные границы риска image150 и, соответственно, оценок риска image152 не учитывает ни число применения решения, ни иную подобную информацию. Влияние субъективного фактора хотя и ослаблено, но не исключено полностью.

Условие

image154 (6.3.7.4)

существенно в тех случаях, когда решение реализуется только один или малое число раз. В этих условиях недостаточно ориентироваться на риск, связанный только с невыгодными внешними состояниями и средними значениями. Из-за этого, правда, можно понести некоторые потери в удачных внешних состояниях. При большом числе реализаций это условие перестает быть таким уж важным. Оно даже допускает разумные альтернативы. При этом не известно, однако, четких количественных указаний, в каких случаях это условие следовало бы опускать.

6.3.8 Критерий произведений.

image155eir:= image156image158eij (8.3.8.1)

Правило выбора в этом случае формулируется так :

Матрица решений image159 дополняется новым столбцом, содержащим произведения всех результатов каждой строки. Выбираются те варианты, в строках которых находятся наибольшие значения этого столбца.

Применение этого критерия обусловлено следующими обстоятельствами :

1 вероятности появления состояния Fjнеизвестны;

2 с появлением каждого из состояний Fjпо отдельности необходимо считаться;

3 критерий применим и при малом числе реализаций решения;

4 некоторый риск допускается.

Критерий произведений приспособлен в первую очередь для случаев, когда все eij положительны. Если условие положительности нарушается, то следует выполнять некоторый сдвиг eij+а с некоторой константой а > пimage161eijп. Результат при этом будет, естественно зависеть от а. На практике чаще всего

а := пimage162eijп+1 (8.3.8.2)

Если же никакая константа не может быть признана имеющей смысл, то критерий произведений не применим.

6.3.9 Рекомендации по использованию критериев.

Поскольку различные критерии связаны с различными условиями, в которых принимается решение, лучшее всего для сравнительной оценки рекомендации тех или иных критериев получить дополнительную информацию о самой ситуации. В частности, если принимаемое решение относится к сотням машин с одинаковыми параметрами, то рекомендуется применять критерий Байеса-Лапласа. Если же число машин не велико, лучше пользоваться критериями минимакса или Сэвиджа.

7 ВЫБОР, ОБОСНОВАНИЕ И ОЦЕНКА АЛГОРИТМОВ РЕШЕНИЯ.

Современный период развития систем управления производством характеризуется высоким ростом объема информационных потоков, причем наибольший объем информации наблюдается в промышленности, торговле, финансово-банковской деятельности. В промышленности рост объема информации обусловлен увеличением объема производства, усложнением выпускаемой продукции, используемых материалов, технологического оборудования, расширением в результате концентрации и специализации производства внешних и внутренних связей экономических объектов. Только на основе своевременного пополнения, накопления, переработки информационного ресурса, т.е. владения достоверной информацией, возможно рациональное управление любой деятельностью и эффективное принятие решений. В таких условиях для квалифицированного выбора оптимальных управляющих решений требуется самая разнообразная информация, в том числе, и экспертно-советующего характера.

Рассмотрим аспекты разработки комбинированного алгоритма принятия решений в условиях неопределенности, призванного помочь специалисту в комплексном анализе многофакторной проблемной ситуации различными базовыми методами принятия решений. Такой комбинированный алгоритм обеспечит обоснованность оптимального выбора, позволит специалисту не только полагаться на какой-то один вариант решения (как это часто бывает в поддержке принятия решений), а самому оценить всевозможные варианты, предоставляемые разными методами, и сделать на их основе полновесный грамотный вывод.

При разработке комбинированного алгоритма принятия решении особое внимание уделялось учету специфики управленческих решений, которая проявилась в следующих вопросах:

1 как отразить в процессе принятия решений все взаимодействующие элементы системы, для которой принимается решение;

2 как составить вопросы экспертам, чтобы ответы можно было формулировать в вербальных, а не количественных категориях, учитывая психологические особенности человека;

3 каким образом можно проверить согласованность суждений экспертов:

4 какие методы лучше использовать при вычислении приоритетов рассматриваемых объектов.

Известно, что использование любых методов и вычислительных процедур в процессе управления, сколь бы полезны они ни были, как правило, не находит должного применения специалистами, если не осуществлена их компьютерная реализация.[1]

Для компьютерной реализации будем использовать критерии принятия решений:

1 критерий недостаточного основания Лапласа;

2 максиминный критерий Вальда;

3 критерий минимаксного риска Сэвиджа;

4 критерий пессимизма-оптимизма Гурвица;

5 критерий Ходжа-Лемана;

6 критерий азартного игрока;

7 критерий произведения;

8 критерий Гермейера;

9 критерий Байеса-Лапласа и минимаксный;

10 критерий Байеса-Лапласа и Сэвиджа.

Их подробное описание приведено в пункте 6.

8 ВЫБОР И ОБОСНОВАНИЕ ТЕХНИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ЗАДАЧИ ОПТИМАЛЬНОГО КОДИРОВАНИЯ ИНФОРМАЦИИ

Задача выбора технического обеспечения (ТО) заключается в выборе и обосновании структуры комплекса технических средств (КТС), ориентированного на решение задач автоматизированного поиска и обработки информации. Построение КТС может осуществляться путем комплексирования как стандартного оборудования (дисплеи, устройства памяти и т. д.), так и специально разработанного для КТС автоматизированного рабочего места (АРМ).

При выборе КТС необходимо учитывать следующие основные требования.

Организационно-экономические:

- КТС должен обеспечивать решение установленного набора задач;

- построение и функционирование КТС должно быть сопряжено с минимально возможными капитальными затратами на приобретение техники и ее обслуживание;

- структура КТС должна предусматривать возможность ее изменения и

развития в случае изменения содержания и набора решаемых задач и совершенствования техники.

Организационно-технические и функциональные:

- технические средства должны обеспечивать выполнение функций ввода, обработки, накопления и выдачи информации;

- технические средства должны обладать необходимой совместимостью (кодовой, программной, технической);

- пропускная способность технических средств на всех фазах преобразования информации должна обеспечивать совмещенное и качественное решение задач;

- организация функционирования КТС должна предусматривать максимальное использование производительности устройств;

- КТС должен обладать надежностью в работе и обеспечивать необходимую достоверность выходной информации.

Конструктивные:

- построение КТС должно базироваться на использовании унифицированных устройств, узлов, блоков;

- технические средства должны обладать необходимой помехоустойчивостью и помехозащищенностью;

- конструкция технических средств должна обеспечивать их ремонтопригодность.

Эксплуатационные:

- технические средства должны быть максимально приспособлены к условиям конкретной окружающей среды;

- технические средства должны занимать минимальные производственные площади;

- технические средства должны быть достаточно простыми в эксплуатации.

К основным принципам построения КТС можно отнести:

- создание максимально удобных и безопасных условий труда для человека (выбор ТО исходя из обеспечения наилучших условий работы инженера на АРМ);

- специализацию (выбор состава комплекса ТО в зависимости от решаемых задач);

- пропорциональность (выбор количества и производительности различных устройств, при которых обеспечивается их равномерная загрузка и исключаются «узкие места» в осуществлении процесса работы );

- параллельность (обеспечение коллективного использования средств АРМ при одновременной работе коллектива инженеров);

- соответствие возможностей технических средств и требований других видов обеспечения АРМ;

- совместимость устройств (возможность их комплексирования с использованием серийно выпускаемых аппаратных средств);

- развитие (возможность замены отдельных устройств на более совершенные и подключения новых устройств).

При выборе КТС АРМ необходимо определить основное оборудование (тип ЭВМ) и вспомогательное (быстродействующие печатающие устройства; устройства машинной графики: устройства ввода и вывода графической информации), которое обеспечивает нормальное функционирование основного оборудования.

Задача выбора КТС формулируется следующим образом: при заданном множестве вариантов построения КТС необходимо выбрать такое, которое обеспечивает решение всего комплекса задач при ограничениях на своевременность, заданную надежность и достоверность обработки информации.

На выбор типа базовой персональной ЭВМ (ПЭВМ) для АРМ наиболее сильное влияние оказывают такие факторы, как:

- объем перерабатываемой информации;

- стоимость;

- простота в эксплуатации при требуемом наборе сервисных средств пользователя;

- высокая надежность.

Процессор. Можно использовать следующие типы процессоров:

- INTEL Pentium II/III/IV/D/ Core i3/ Core i5/ Core i7/ Core2Duo/ Intel Core2Quad/ Dual-Core;

- INTEL Celeron 300/480;

- AMD Athlon/ Phenom.

Монитор. В настоящее время существует большой модельный ряд дисплеев, среди которых можно отметить следующие:

- монитор цветной 15" SVGA (Samsung 550b, LG Studioworks 500E);

- монитор цветной 17" SVGA (Samsung 757DF, LG F700P FLATRON);

- монитор цветной 19" SVGA (SAMSUNG SyncMaster959NF, LG F900P FLATRON);

- монитор цветной 21" SVGA (SAMSUNG SyncMaster1200NF);

- монитор цветной 23.6" VGA (Asus LS246H)

Оперативная память. Пример существующих модулей памяти:

- DDR 256Mb PQI PC3200;

- DDR 512Mb NCP PC3200;

- DDR2 1Gb 800MHz;

- SO-DIMM DDR3 1Gb 1333MHz;

- DDR3 DIMM 240-pin 4096Mb PC3-16000;

Накопители на жестких магнитных дисках НЖМД («Винчестеры»). Пример НЖМД:

- 20 GB IDE Seagate;

- 30 GB IDE Quantum;

- 80Gb WD Caviar WD800LB 7200rpm, 2048Kb, U100;

- 120Gb WD Caviar WD1200PB 7200rpm, 8192Kb, U100;

- 160 GB Seagate Barracuda ATA V ST3160023A 7200rpm, 8192Kb, U100.

Flash накопители позволяют переносить информацию с одной ПЭВМ на другую, хранить ее и так далее. Наиболее распространены USB flash накопители, позволяющие хранить до 16 Gb информации.

Конфигурация КТС определяется исходя из требований установленного на нем программного обеспечения. Для разработки данного программного средства было использовано следующее ТО.

IBM совместимый компьютер со стандартным набором оборудования (дисковод 3,5", DVD-ROM привод, клавиатура, мышь), имеющий следующие характеристики:

- процессор: Intel Pentium D 2.8 GHz;

- оперативная память: 3 Gb;

- НЖМД: 160 Gb;

- видеокарта типа PCI Express 2.0x16 с 512 Mb видеопамяти;

- цветной монитор типа SVGA с разрешением 1024x768 пикселей.

9 ВЫБОР И РАЗРАБОТКА Я ЗЫКОВЫХ СРЕДСТВ ВЗАИМОСВЯЗИ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ ЗАДАЧИ.

В качестве операционной системы была выбрана система Windows XP Professional. Эта система хорошо проявила себя в мире и особенно популярна среди пользователей ПК на Украине. Для этой системы существует достаточно большой выбор различных инструментальных средств разработки программных продуктов, ее интерфейс удобен и интуитивно понятен пользователям.

При разработке программного средства важным вопросом является – в какой среде программирования вести разработку, или какое программное обеспечение использовать. Есть сторонники одних сред разработки и противники других. Необходимо исходить из того, что если базовой операционной системой является Microsoft Windows, то и среда разработки должна быть от этого же производителя, то есть Microsoft Visual Studio. Что касается языка программирования, то таким выбран С++, а именно его реализация в Microsoft Visual Studio – Microsoft Visual C++ 6.0.

Microsoft Visual C++ (MSVC) – интегрированная среда разработки приложений на языке C++, разработанная фирмой Microsoft и поставляемая либо как часть комплекта Microsoft Visual Studio, либо отдельно в виде функционально ограниченного комплекта Visual C++ Express Edition. Visual C++ 6.0 может работать в среде операционных систем от Windows 95 и выше. Особенных требований к компьютеру система не предъявляет, за исключением того, что процессор должен быть типа Pentium, оперативной памяти – не менее 32 Мбайт и достаточное количество свободной дисковой памяти (порядка 500 Мбайт).[13]

Выбор данной среды разработки основан так же на ряде её преимуществ:

1 поддерживаются различные стили и технологии программирования, включая традиционное директивное программирование, ООП, обобщённое программирование, метапрограммирование (шаблоны, макросы);

2 пользовательские функции-операторы позволяют кратко и ёмко записывать выражения над пользовательскими типами в естественной алгебраической форме;

3 язык поддерживает понятия физической (const) и логической (mutable) константности. Это делает программу надёжнее, так как позволяет компилятору, например, диагностировать ошибочные попытки изменения значения переменной.

4 кроссплатформенность: стандарт языка накладывает минимальные требования на ЭВМ для запуска скомпилированных программ. Доступны компиляторы для большого количества платформ, на языке C++ разрабатывают программы для самых различных платформ и систем;

5 простота интерфейса, нахождения ошибок и отладки программ.

Из всех объектно-ориентированных языков С++ является наиболее широко используемым, распространённым и удобным для реализации подобных задач.[13]

10 РАЗРАБОТКА ПРОГРАМНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ.

10.1 Технологии разработки программного обеспечения с помощью библиотек MFC.

В качестве технологии разработки программного средства была выбрана разработка с помощью библиотеки классов MFC.

Библиотека классов MFC(Microsoft Foundation Classes – Базовые Классы Microsoft), была разработана для облегчения программирования Windows-приложений фирмой Microsoft, которая впервые представиа MFC на рынке в 1992 г вместе с компилятором Microsoft C/C++ 7.0. Сейчас она представляет собой мощный набор классов C++, которые позволяют программировать приложения Windows 95,98/NT на достаточно высоком уровне абстракции, и вместе с тем открывают для опытных программистов легкий доступ к функциям более низкого уровня, что позволяет писать эффективные приложения и полностью использовать все возможности операционной системы. На сегодняшний день подавляющее большинство программ разрабатывается при помощи Microsoft Visual С++ и MFC. MFC – это стандарт программирования под Windows и "интернациональный язык общения". Такая ситуация объясняется многими причинами. В частности, только MFC позволяет создавать наиболее эффективные и устойчивые приложения, которые будут корректно вести себя не только в системе разработчика, но и в системах реальных пользователей. Также очень важно, что MFC поддерживает все современные технологии, реализованные в Windows, и при дополнении Windows почти сразу же дополняется и MFC. MFC – это инструмент для программирования сложных приложений, от которых требуется высокая эффективность и надежность. MFC поощряет использование объектно-ориентированного программирования, что дает ощутимые преимущества при решении сложных (не с точки зрения только интерфейса пользователя) задач, по сравнению с компонентно-ориентированным подходом, применяемым в системах RAD (быстрой разработки приложений). Разрабатывая приложение в системе RAD, программист часто вообще не использует ООП, по крайней мере в явном виде, до тех пор, пока не соберется разработать собственный компонент. Это негативно сказывается на возможности последующего расширения возможностей. Тем не менее, не стоит воспринимать сказанное как критику систем RAD. Есть много классов приложений (например, базы данных), которые разумнее всего разрабатывать именно при помощи систем RAD, что и делают даже опытные Windows-программисты.

MFC содержит много классов, которые можно использовать для создания программных приложений. Так, в частности, MFC обеспечивает следующие основные категории классов: классы приложения, классы окон, меню, классы диалоговых окон, классы документов и вида, классы элементов управления, графики, архивирования и доступа к файлам, классы баз данных, различные классы поддержки.

Если исследовать иерархию MFC классов, можно увидеть, что почти каждый класс в библиотеке происходит из класса CObject. Складывается впечатление, что CObject, который находится в вершине MFС - по структуре огромный и сложный. Однако, как это ни странно, CObject – один из самых простых классов в MFC. Любой класс пользователя, который предназначается для хранения или загрузки данных (так называемый процесс сериализации), должно выводиться непосредственно или косвенно, от CObject.

CObject обеспечивает: поддержку сериализации, ведение информации о выполнении класса, вывод диагностической информации, совместимость с другими классами.

CObject не поддерживает множественную преемственность. Классы пользователя могут иметь только один базовый класс CObject.

Свойства СObject унаследованные несколькими классами. Краткая их схема приведена на рис. 10.1.1

Рисунок 10.1.1 – Иерархия связей нескольких основных классов MFC

Среди классов-наследников СObject - CCmdTarget, CException, CFile, CMenu, CDC, CGdiObject.

CCmdTarget является базовым классом, который обеспечивает механизм обработки сообщений. Эта обработка ведется с помощью специальной карты сообщений, которая направляет команды на выполнение специально предназначенной функции – обработчика сообщения.

CException обеспечивает обработку всех исключений MFC.

CFile – базовый класс для обработки файлов, непосредственно обеспечивает функции ввода-вывода. CFile вместе с классом CArchive классом обеспечивают процесс сериализации объектов MFC.

Класс CMenu реализует меню Windows и по своим свойствам получается из структуры HMENU. Он снабжен функциями-членами, создания, модификации и удаления меню.

Класс CDC определяет так называемые объекты контекста устройства. Объекты класса CDC обеспечивают функции работы с контекстом устройства. Контекстом устройства могут быть дисплей или принтер, поэтому в CDC обеспечиваются функции работы с контекстом дисплея, связанным с клиентской областью окна программы.

Класс CGdiObject является базовым во взаимодействии с интерфейсом GDI системы Windows (интерфейс графических устройств) и обеспечивает обработку растровых изображений, пера, кистей, палитр, шрифтов. Объекты CGdiObject никогда не создаются непосредственно, используются только объекты производных классов. Скорее всего, вы будете создавать объекты производных от CGdiObject классов, например, типа CPen или CBrush (соответственно перо и кисть).

От класса CCmdTarget порождается очень важный MFC класс - CWnd. CWnd обеспечивает основные функциональные возможности всех классов окна в библиотеке MFC.

Объект CWnd внутренне отличается от окна Windows, но оба являются тесно связанными. Объект класса CWnd создается и изымается конструктором и деструктором этого же класса. Окно Windows, с другой стороны, есть внутренней структурой Windows, которая создается функцией Create () (член класса CWnd), и изымается виртуальным деструктором класса CWnd. Функция DestroyWindow () удаляет окно Windows, не удаляя собственно объект.

В свою очередь, CFrameWnd класс обеспечивает функциональные возможности так называемого однодокументного интерфейса Windows SDI (Single Document Interface), и обеспечивает соответствующие функции окна, многие из которых выведены с родительского для CFrameWnd - класса CWnd.

Объект класса CWinThread представляет поток выполнения программного приложения. Основной поток выполнение обеспечивается объектом, выведенным из класса CWinApp, который сам выводится из CWinThread. Дополнительные объекты CWinThread позволяют получить многопоточный режим выполнения программного приложения.

Таким образом, CWinApp является базовым классом, из которого унаслидуеться объект приложения Windows. Объект приложения обеспечивает инициализацию программного приложения и его запуск[13].

Учебный материал
© nashaucheba.ru
При копировании укажите ссылку.
обратиться к администрации