Результаты параметрического анализа ЭММ

Номер п/п	Pн	Pв	Qоб	Тип ОП	Объем ОП	Тип НЖМД	Емкость	Видеоадаптер	Процессор	Qоб/Sоб
			81,47	DDRSDRAM	3х256Мб	IBM	2х40Гб	ATI	Athlon 1,2	0,100829
			81,31	DDRSDRAM	3х256Мб	IBM	2х40Гб	S3	Athlon 1,2	0,110176
			80,41	SDRAM	3х256Мб	IBM	2х40Гб	S3	Athlon 1,2	0,118599
			77,91	SDRAM	2х256+128	IBM	2х40Гб	S3	Athlon 1,2	0,120791
			75,91	SDRAM	3х256Мб	IBM	2х40Гб	S3	Athlon 850	0,122832
			73,41	SDRAM	2х256+128	IBM	2х40Гб	S3	Athlon 850	0,125487
			72,91	SDRAM	1х256+128	IBM	2х40Гб	S3	Athlon 1,2	0,125924
			70,91	SDRAM	2х256Мб	IBM	2х40Гб	S3	Athlon 850	0,12846
9			70,41	SDRAM	2х128Мб	IBM	2х40Гб	S3	Athlon 1,2	0,128956
			68,45	SDRAM	3х128Мб	IBM	2х40Гб	Matrox	Athlon 850	0,126994
			65,91	SDRAM	2х128Мб	IBM	2х40Гб	S3	Athlon 850	0,135617
			62,21	DDRSDRAM	1х256Мб	IBM 40 + Seagate 40	S3	Athlon 850	0,129335
			61,91	SDRAM	1х256Мб	IBM 40 + Seagate 40	S3	Athlon 850	0,134295
			57,98	SDRAM	1х256Мб	Seagate	2х40Гб	Matrox	Athlon 850	0,132982
			50,51	SDRAM	2х128Мб	Fujitsu 20 + Seagate 40	S3	Athlon 850	0,117193
			49,21	SDRAM	1х256Мб	Seagate20 + Seagate40	S3	Athlon 850	0,115516
			45,86	SDRAM	2х128Мб	IBM 10 + Seagate 40	S3	Athlon 850	0,108931
			47,01	SDRAM	3х128Мб	IBM	40Гб	S3	Athlon 850	0,116361
				SDRAM	3х128Мб	Seagate	40Гб	S3	Athlon 850	0,113456
			40,8	DDRSDRAM	2х128Мб	Seagate	40Гб	S3	Athlon 850	0,111475
			40,5	SDRAM	2х128Мб	Seagate	40Гб	S3	Athlon 850	0,117052
			31,81	SDRAM	2х128Мб	Seagate	20Гб	S3	Athlon 850	0,094673
			26,31	SDRAM	2х128Мб	Seagate	20Гб	S3	Duron 850	0,080706

P_н, и P_в – верхняя и нижняя границы интервала устойчивости решения к изменениям значения P, на котором значение Q_об остается постоянным. В последней графе таблицы приводятся отношения «качество/затраты».

Выделенная в табл. 2.11 строка (позиция 11) соответствует наилучшему соотношению «качество/цена». Этот же результат получается при использовании в качестве критерия эффективности выражения (2.23), которое занесено в ячейку H76 EXCEL-таблицы. При этом ограничение (2.18) не используется.

Следует обратить внимание на противоречие, содержащееся в строках 17 и 18 табл. 2.11. Противоречие заключается в том, что значение показателя качества Q_об = 45,86 при цене комплекта
S_об = $421 меньше, чем при цене S_об = $404 (Q_об = 47,01). Объясняется сей парадокс неточностью метода решения задачи. Так как задача (2.8) – (2.23) даже при снятых условиях целочисленности нелинейна, для ее решения используется метод Ньютона, который определяет приближенное решение с заданной точностью (см. рис. 2.5). Успешность его применения во многом зависит от выбора начальной точки [6].

Собранная в табл. 2.11 информация позволяет ЛПР выбрать единственное решение. Рассматриваемые варианты сформированы с учетом всех предпочтений ЛПР. Если эти предпочтения (веса функций всех уровней) поменять, то результирующая информация также может существенно измениться. Табл. 2.11 при этом может содержать совсем другие комплекты по другим ценам.

Для сравнения приведем результаты выбора комплектации системного блока без использования ЭММ. Для этого в простейшем варианте необходимо произвести сравнительный анализ отношений «качество/затраты» для каждой из подсистем (функций верхнего уровня). Вычислим все требуемые отношения, используя данные табл. 2.7–2.10 и соответствующие цены из табл. 2.2 –2.5.

1) Наибольшему значению такого отношения для ОП (F₁) 0,074091 соответствует SDRAM 128Мб и 256Мб. Выбираем второе значение, так как оно удовлетворяет ограничению по объ-
ему ОП.

2) Наибольшее значение отношения «качество/затраты» для НЖМД (F₂) 0,19198 соответствует позиции Seagate 40Гб.

3) Наибольшему значению отношения «качество/затраты» для видеоадаптера (F₃) 0,003733 соответствует S3 Savage 2000.

4) Наибольшему значению отношения «качество/затраты» для процессора (F₄) 0,1116 соответствует Athlon 850Мгц.

Такая конфигурация существует и в табл. 2.11 (позиция 21). Ее оценки: Q_об = 40,5 и S_об = $346. Как видим, такой выбор не соответствует ни минимальной цене, ни максимальному качеству (как мы его определили в (2.13) и (2.14), ни даже наилучшему соотношению «качество/цена», которому соответствует позиция 11 табл. 2.11. См. также рис. 2.7, 2.8.

Рис. 2.7. Результаты решения по критерию «цена/качество»

Рис. 2.8. Парето-оптимальные решения

Контрольные вопросы и задания к разделу 2

2.1.

1. Смысл использования оптимизационных моделей в рамках ФСА.

2. Экономический смысл критериальных показателей моделей в ФСА.

3. Смысл переменных в оптимизационных моделях ФСА.

4. Интерпретация результатов оптимизационных расчетов.

2.2.

1. Пример оптимизационной модели в ФСА. Состав и структура переменных модели.

2. Состав и структура ограничений модели .

3. Критерии эффективности ЭММ.

4. Задача.

Придумать пример применения методики ФСА и соответствующую ЭММ при планировании одномоментной модернизации компьютера.

2.3.

1. Принципы формирования ЭММ выбора варианта проекта.

2. Показатели качества проекта. Стоимостная оценка варианта проекта.

3. Количественные ограничения, логические ограничения.

4. Варианты реализации ЭММ выбора проекта. Способы упрощения.

5. Задача.

Сформулировать модель выбора варианта проекта информационной системы торговой фирмы.

2.4.

1. Использование средств MS EXCEL в оптимизационных расчетах.

2. Анализ вариантов решения задачи выбора проекта средствами MS EXCEL.

3. Методика построения Парето-оптимальной области решений средствами MS EXCEL.

4. Задача.

Придумать пример применения методики ФСА и соответствующую динамическую ЭММ при планировании модернизации компьютера в течение длительного времени.

Литература к разделу 2

1. Наумова Н.А. Функционально-стоимостный анализ. Методические указания к выполнению РГЗ по ФСА с использованием табличного процессора «Суперкалк» для студентов специальности 0719 факультета бизнеса. – Новосибирск, Изд-во НГТУ, 1995.

2. Курчеева Г.И., Преображенская Т.В., Милехина О.В. Экономическое обоснование к выполнению дипломных проектов. Метод. указания к выполнению дипломных проектов для студентов ФБ, ИДО (специальность 071900). – Новосибирск, Изд-во НГТУ, 2001.

3. «UPGRADE – новый уровень ваших компьютеров». – вып. 8. – М., 2000.

4. Кини Р.Л., Райфа Х. Принятие решений при многих критериях предпочтения и замещения. – М.: «Радио и связь», 1981.

5. Моудер Дж., Элмаграби С. Исследование операций. – Т1. – Методологические основы и математические методы. – М.: «Мир», 1981.

6. Гилл Ф., Мюррей У., Райт М. Практическая оптимизация. – М.: «Мир», 1985.

7. Моисеева Н.К. Выбор технических решений при создании новых изде-
лий. – М.: Машиностроение, 1980.

8. Анискин Ю.П. и др. Новая техника: повышение эффективности создания и освоения. / Ю.П. Анискин, Н.К.Моисеева, А.В.Проскуряков. – М.: Машиностроение, 1984. – 192 с.

9. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Анализ, синтез, планирование решений в экономике. – М.: Финансы и статистика, –2000.

10. Денисов А.А., Колесников Д.Н. Теория больших систем управления: Учеб. пособие для вузов. – Л.: Энергоиздат, 1982. – 288 с.

11. BPwin и ERwin. CASE-средства разработки информационных систем. – М.: ДИАЛОГ-МИФИ. – 2000.

12. Щербаков В.А. и др. Основы управленческого функционально-стоимостного анализа. Учеб. пособие. – Новосибирск, Изд-во НГТУ, 1999.

13. Функционально-стоимостный анализ. Метод. указания к выполнению РГЗ по ФСА / Сост. Наумова Н.А. – Новосибирск, Изд-во НГТУ, 1995.

14. Шрейдер Ю.А., Шаров А.А. Системы и модели. – М.: Радио и связь, 1982.

15. Евланов Л.Г., Кутузов В.А. Экспертные оценки в управлении. – М.: Экономика, 1978.

16. Голубков Е.П. Маркетинговые исследования - теория, методы, практи-
ка. – М., 2000.

17. Рабочая книга социолога. – М.: Наука, 1977.

[1] По результатам комплексного теста рядом специализированных программ [3].

[2] По результатам комплексных тестов [3].

[3] По результатам комплексных тестов [3].

[4] Соответствующий коэффициент введен для того, чтобы избежать наличия нулевых весов, что, вообще говоря, является дефектом методики оценивания и иногда при реализации ЭММ приводит к неверным результатам.

[5] В частности, если в нашем примере предположить возможность применения в ОП микросхем емкостью 64 Мб, то это приведет к появлению всего одной дополнительной переменной в задаче (2.8)–(2.23), и к 36 дополнительным переменным при использовании метода генерации столбцов.