Оценка эффективности информационных систем. (Лекция 3)

Июль 27, 2022

Главная
Информатика
Оценка эффективности информационных систем. (Лекция 3)

Содержание

2. Лекция 3 Оценка Эффективности (ИС) 1. Математические методы и модели принятия оптимальных управленческих решений 2. Критерии
3. 1. Математические методы и модели принятия оптимальных управленческих решений Типовые задачи оптимизации Классификация задач оптимизации
4. 1. Типовые задачи оптимизации 1. что, чем, где, когда, сколько заготавливать? 2. что, каких размеров, из
5. 1.1. Откуда появились вопросы 3. какой формы должен быть предмет, чтобы при заданной стоимости его объем
6. спроектировать изделие заданной стоимости с наилучшими свойствами спроектировать изделие с заданными свойствами, но с наименьшей стоимостью
7. 1.1. Откуда появились вопросы 5. кого, на какую работу назначить? 6. когда та или иная взаимосвязанные
8. 1.1. Откуда появились вопросы 7. как получить решение недостающими для этого средствами? 8. как получить решение
9. 1.1. Откуда появились вопросы 9. что мы хотим? 10. что понимать под словом «все» или под
10. 1.1. Откуда появились вопросы - выводы проектирование изделия: либо заданной стоимости с наилучшими свойствами, либо с
11. принятие оптимальных решений в управлении базируется на «трех китах»: математической модели; решении задачи на ЭВМ; исходных
12. 1.2. Основные методы решения задач 1) математическая модель быстрый ответ широкий эксперимент три правила учитывать главные
13. 1.2. Основные методы решения задач 2) решение задачи на ЭВМ математическая модель зависимость исходных данных и
14. 1.2. Основные методы решения задач 3) исходные данные Сбор данных –обеспечения полноты Формализация данных – приведение
15. 2. Классификация задач оптимизации 2.1. Пример математической модели V=abh S=2(ab+(a+b)h) a b h a h b
16. Минимизировать величину S при условии, что V=2000 2.1. Пример математической модели F = S → min
17. 2.2. Общий случай задачи оптимизации Обозначим искомые переменные в общем виде x1=a, x2=b, x3=h F =
18. 2.2. Общий случай задачи оптимизации
19. 2.2. Общий случай задачи оптимизации 1. ЦФ — целевая функция или критерий оптимизации, показывает, в каком
20. 2.2. Общий случай задачи оптимизации- выводы задача имеет оптимальное решение, если она удовлетворяет двум требованиям: 1)
21. 2. Критерии эффективности Критерий качества ИС– субъективное мнение заказчика Важно определить характеристики (свойства, функции), которые могут
22. 2. Критерии эффективности Формализация методики оценки Задача: определить, какая из программных ИС) наиболее подходит для решения
23. 3. Интегральная оценка Фишберна (методика) Цель: получить сравнительную оценку нескольких систем по интегральному показателю, получаемому для
24. 2. Интегральная оценка Фишберна (методика) 1) Определим группы факторов Пусть, имеется 4 группы таких факторов (n=4):
25. 2. Интегральная оценка Фишберна (методика)
26. 2. Интегральная оценка Фишберна (методика) Тогда, для каждой из групп важность факторов, входящих в эту группу,
27. 2. Интегральная оценка Фишберна (методика) 4) Получение интегральной оценки. 4.1) все факторы группируются по степени их
28. 2. Интегральная оценка Фишберна (методика) 4.2) по формуле определяется количественная оценка Фишберна степени учета факторов (здесь
29. 2. Интегральная оценка Фишберна (методика) 4.3) вычисляются нормированные оценки степени учета факторов по формуле: В нашем
30. 2. Интегральная оценка Фишберна (методика) 4.4) интегральная оценка получается по формуле: по формуле: В нашем случае
31. 2. Интегральная оценка Фишберна (методика) Физический смысл данной интегральной оценки (0,7285) отвечает задаче оценки качества ИС.
33. Скачать презентацию

Слайд 2

Лекция 3
Оценка Эффективности (ИС)
1. Математические методы и модели принятия оптимальных

управленческих решений
2. Критерии эффективности.
3. Интегральная оценка Фишберна.

Слайд 3

1. Математические методы и модели принятия оптимальных управленческих решений
Типовые задачи оптимизации
Классификация

задач оптимизации

Слайд 4

1. Типовые задачи оптимизации
1. что, чем, где, когда, сколько заготавливать?
2. что,

каких размеров, из какого материала делать?

1.1. Откуда появились вопросы

управленческое решение производства

Слайд 5

1.1. Откуда появились вопросы
3. какой формы должен быть предмет, чтобы

при заданной стоимости его объем был максимальным?
4. какой формы должен быть предмет заданного объема , чтобы его стоимость была минимальной?

управленческое решение проектирования

Слайд 6

спроектировать изделие заданной стоимости с наилучшими свойствами
спроектировать изделие с

заданными свойствами, но с наименьшей стоимостью

1.1. Откуда появились вопросы

две возможные постановки задачи проектирования

Слайд 7

1.1. Откуда появились вопросы
5. кого, на какую работу назначить?
6. когда

та или иная взаимосвязанные работы должны быть начаты и окончены для получения эффективного и оптимального решения?

управленческое решение распределения ресурсов
и оптимального распределения ресурсов во времени

Слайд 8

1.1. Откуда появились вопросы
7. как получить решение недостающими для этого

средствами?

8. как получить решение в условиях неопределенности?

управленческое
решение
в условиях
несовместных
задач

управленческое
решение
в условиях
стохастической
оптимизации

Слайд 9

1.1. Откуда появились вопросы
9. что мы хотим?
10. что понимать под

словом «все» или под словом лучше»?

11. что будет, если…?
12. что надо, чтобы ?

управленческое
решение
в условиях
установки критерия

анализ и
обоснованное
управленческое
решение

1.1. Откуда появились вопросы

Слайд 10

1.1. Откуда появились вопросы - выводы
проектирование изделия: либо заданной стоимости с

наилучшими свойствами, либо с заданными свойствами наименьшей стоимости;
задачи распределения ресурсов вообще и задачи распределения ресурсов во времени;
задачи стохастической оптимизации;
выбор критерия;
анализ принимаемого решения.

Слайд 11

принятие оптимальных решений в управлении базируется на «трех китах»:
математической модели;
решении задачи

на ЭВМ;
исходных данных.

1. Типовые задачи оптимизации

1.2. Основные методы решения задач

Слайд 12

1.2. Основные методы решения задач
1) математическая модель
быстрый ответ
широкий эксперимент
три правила
учитывать главные

свойства моделируемого объекта;
пренебрегать его второстепенными свойствами;
уметь отделить главные свойства от второстепенных.

Слайд 13

1.2. Основные методы решения задач
2) решение задачи на ЭВМ
математическая
модель
зависимость
исходных

данных
и искомых величин

программное
обеспечение

реализация алгоритма поиска оптимального решения, преобразующего исходные данные в искомый результат

алгоритм

Слайд 14

1.2. Основные методы решения задач
3) исходные данные
Сбор данных –обеспечения полноты
Формализация

данных – приведение данных к одинаковой форме, повышение уровня доступности.
Фильтрация данных – отсечение «лишних» данных, достижение максимальной достоверности и адекватности.
Защита данных – комплекс мер, направленных на предотвращение утраты, воспроизведения и модификации данных.
Транспортировка данных – прием и передача данных между удаленными участниками информационного процесса.
Преобразование данных – перевод данных из одной формы в другую.

никакая хорошая сходимость алгоритма, никакое быстродействие и оперативная память компьютера не заменят достоверности исходных данных

Слайд 15

2. Классификация задач оптимизации
2.1. Пример математической модели
V=abh
S=2(ab+(a+b)h)
a
b
h
a
h
b
Постановка: определить размеры

бака, объемом V=2000 так, чтобы на его изготовление пошло как можно меньше материала, площадью S

Слайд 16

Минимизировать величину S при условии, что V=2000
2.1. Пример математической модели
F

= S → min
V = 2000

ЦФ
ОГР
ГРУ

F = 2(ab+(a+b)h) → min
abh = 2000
a, b, h >0

Слайд 17

2.2. Общий случай задачи оптимизации
Обозначим искомые переменные в общем виде x1=a,

x2=b, x3=h

F = 2(x1x2+(x1+x2) x3) → min
x1x2x3 = 2000
x1, x2, x3 >0

F = f(x1x2x3) → min
g(x1x2x3) = b
x1, x2, x3 >0

Слайд 18

2.2. Общий случай задачи оптимизации

Слайд 19

2.2. Общий случай задачи оптимизации
1. ЦФ — целевая функция или критерий

оптимизации, показывает, в каком смысле решение должно быть оптимальным, т. е. наилучшим.
2. ОГР — ограничения устанавливают зависимости между переменными.
3. ГРУ — граничные условия показывают, в каких пределах могут быть значения искомых переменных в оптимальном решении.

Слайд 20

2.2. Общий случай задачи оптимизации-
выводы
задача имеет оптимальное решение, если она удовлетворяет

двум требованиям:
1) Есть реальная возможность иметь более одного решения, т. е. существуют допустимые решения;
2) Имеется критерий, показывающий, в каком смысле принимаемое решение должно быть оптимальным, т. е. наилучшим из допустимых.

Слайд 21

2. Критерии эффективности
Критерий качества ИС– субъективное мнение заказчика
Важно определить характеристики (свойства,

функции), которые могут быть использованы при оценке качества ИС (критерии качества)
При оценке качества ИС желательно иметь методику, позволяющие получить интегральную оценку по установленному критерию.

Слайд 22

2. Критерии эффективности
Формализация методики оценки
Задача: определить, какая из программных ИС) наиболее

подходит для решения поставленной задачи (выступить в роли эксперта).
Пусть есть совокупный набор характеристик, характеризующих работу отдельных систем.
1. Открытость (модульный принцип)
2. Высокая степень интеграции с прикладным ПО (интеграция с ПО, ERP…)
3. Особенности хранения документов (распределенная БД…)
4. Маршрутизация документов (свободная, жесткая)
5. Разграничение доступа (полный контроль, право создавать, право редактировать…)
6. Отслеживание версий и подверсий документов
7. Аннотирование документов
8. Поддержка различных клиентских программ

Слайд 23

3. Интегральная оценка Фишберна (методика)
Цель: получить сравнительную оценку нескольких систем по

интегральному показателю, получаемому для каждой системы в отдельности.
1) Выбранные фактические характеристики назовем факторами и обозначим их через fj , где j = 1,2,…,m.
Через m обозначим количество факторов ( в нашем случае m=8).
2) Разобьем факторы по степени их важности для нас на группы Bi , i = 1, 2,…,n и укажем степень предпочтения этих групп так, что B1 > B2 > …> Bn

Слайд 24

2. Интегральная оценка Фишберна (методика)
1) Определим группы факторов
Пусть, имеется 4 группы

таких факторов (n=4):
B1– основные факторы;
B2– важные факторы;
B3– вспомогательные факторы;
B4– несущественные факторы.
2) Разобьем, например, факторы по группам так:
B1(f2, f4, f6) > B2(f1, f3) > B3(f5, f8) > B4(f7 )

Слайд 25

2. Интегральная оценка Фишберна (методика)

Слайд 26

2. Интегральная оценка Фишберна (методика)
Тогда, для каждой из групп важность факторов,

входящих в эту группу, будет:

Слайд 27

2. Интегральная оценка Фишберна (методика)
4) Получение интегральной оценки.
4.1) все факторы группируются

по степени их учета в системе. Количество групп (Gq) и их категории учета также определяются экспертом (q=0,1,…,p).
Пусть такими группами для нашего случая будут (p=4):
G1– группа факторов, явно учитываемых в системе (необходимые факторы);
G2– группа факторов, учитываемых в системе не явно (не обязательно существуют, но влияют на характеристики системы);
G3– группа факторов, учитываемых для перспективы развития системы (не существуют, но определены и могут быть осуществимы)
G4– группа факторов, не учитываемая в системе (определены, существуют, но не влияют на характеристики системы).
Пусть:

Слайд 28

2. Интегральная оценка Фишберна (методика)
4.2) по формуле
определяется количественная оценка Фишберна

степени учета факторов (здесь q – номер группы).
В нашем случае

Слайд 29

2. Интегральная оценка Фишберна (методика)
4.3) вычисляются нормированные оценки степени учета факторов

по формуле:
В нашем случае

Слайд 30

2. Интегральная оценка Фишберна (методика)
4.4) интегральная оценка получается по формуле: по

формуле:
В нашем случае
= 1(0,145+0,145+0,145+0,11) + 0,7(0,09+0,11) +
+ 0,3(0,145) + 0(0,127) = 0,7285

Слайд 31

2. Интегральная оценка Фишберна (методика)
Физический смысл данной интегральной оценки (0,7285)
отвечает задаче

оценки качества ИС.
Если все факторы относятся только к первой группе B1 – «основные факторы», то F=1. Если все рассматриваемые факторы окажутся несущественными для выполнения целей, то F=0.
Различная степень субъективного (экспертного) распределения факторов по группам позволяет величине F изменяться в интервале [0,1] и, таким образом, оценивать качество данной ИС.
Получив интегральную оценку для одной ИС далее, по аналогичной схеме, оценивается следующая из предполагаемого набора. После получения интегральных оценок всех исследуемых экспертом систем эти интегральные оценки сравниваются, производится анализ качественной оценки и обосновывается выбор.
Таким образом, в результате сравнения получается экспертное заключение с обоснованием выбора ИС для ее эксплуатации.

Оценка эффективности информационных систем. (Лекция 3)

Содержание

Лекция 3Оценка Эффективности (ИС) 1. Математические методы и модели принятия оптимальных

1. Математические методы и модели принятия оптимальных управленческих решенийТиповые задачи оптимизацииКлассификация

1. Типовые задачи оптимизации 1. что, чем, где, когда, сколько заготавливать?2. что,

1.1. Откуда появились вопросы 3. какой формы должен быть предмет, чтобы

спроектировать изделие заданной стоимости с наилучшими свойствами спроектировать изделие с

1.1. Откуда появились вопросы 5. кого, на какую работу назначить?6. когда

1.1. Откуда появились вопросы 7. как получить решение недостающими для этого

1.1. Откуда появились вопросы 9. что мы хотим?10. что понимать под

1.1. Откуда появились вопросы - выводыпроектирование изделия: либо заданной стоимости с

принятие оптимальных решений в управлении базируется на «трех китах»:математической модели;решении задачи

1.2. Основные методы решения задач1) математическая модельбыстрый ответширокий эксперименттри правилаучитывать главные

1.2. Основные методы решения задач2) решение задачи на ЭВМматематическая модельзависимость исходных

1.2. Основные методы решения задач3) исходные данныеСбор данных –обеспечения полноты Формализация

2. Классификация задач оптимизации 2.1. Пример математической модели V=abhS=2(ab+(a+b)h)abhahbПостановка: определить размеры

Минимизировать величину S при условии, что V=20002.1. Пример математической модели F

2.2. Общий случай задачи оптимизацииОбозначим искомые переменные в общем виде x1=a,

2.2. Общий случай задачи оптимизации

2.2. Общий случай задачи оптимизации1. ЦФ — целевая функция или критерий

2.2. Общий случай задачи оптимизации-выводызадача имеет оптимальное решение, если она удовлетворяет

2. Критерии эффективностиКритерий качества ИС– субъективное мнение заказчикаВажно определить характеристики (свойства,

2. Критерии эффективностиФормализация методики оценкиЗадача: определить, какая из программных ИС) наиболее

3. Интегральная оценка Фишберна (методика)Цель: получить сравнительную оценку нескольких систем по

2. Интегральная оценка Фишберна (методика)1) Определим группы факторовПусть, имеется 4 группы

2. Интегральная оценка Фишберна (методика)

2. Интегральная оценка Фишберна (методика)Тогда, для каждой из групп важность факторов,

2. Интегральная оценка Фишберна (методика)4) Получение интегральной оценки.4.1) все факторы группируются

2. Интегральная оценка Фишберна (методика)4.2) по формуле определяется количественная оценка Фишберна

2. Интегральная оценка Фишберна (методика)4.3) вычисляются нормированные оценки степени учета факторов

2. Интегральная оценка Фишберна (методика)4.4) интегральная оценка получается по формуле: по

2. Интегральная оценка Фишберна (методика)Физический смысл данной интегральной оценки (0,7285)отвечает задаче

Похожие презентации

Лекция 3
Оценка Эффективности (ИС)
1. Математические методы и модели принятия оптимальных

1. Математические методы и модели принятия оптимальных управленческих решений
Типовые задачи оптимизации
Классификация

1. Типовые задачи оптимизации
1. что, чем, где, когда, сколько заготавливать?
2. что,

1.1. Откуда появились вопросы
3. какой формы должен быть предмет, чтобы

спроектировать изделие заданной стоимости с наилучшими свойствами
спроектировать изделие с

1.1. Откуда появились вопросы
5. кого, на какую работу назначить?
6. когда

1.1. Откуда появились вопросы
7. как получить решение недостающими для этого

1.1. Откуда появились вопросы
9. что мы хотим?
10. что понимать под

1.1. Откуда появились вопросы - выводы
проектирование изделия: либо заданной стоимости с

принятие оптимальных решений в управлении базируется на «трех китах»:
математической модели;
решении задачи

1.2. Основные методы решения задач
1) математическая модель
быстрый ответ
широкий эксперимент
три правила
учитывать главные

1.2. Основные методы решения задач
2) решение задачи на ЭВМ
математическая
модель
зависимость
исходных

1.2. Основные методы решения задач
3) исходные данные
Сбор данных –обеспечения полноты
Формализация

2. Классификация задач оптимизации
2.1. Пример математической модели
V=abh
S=2(ab+(a+b)h)
a
b
h
a
h
b
Постановка: определить размеры

Минимизировать величину S при условии, что V=2000
2.1. Пример математической модели
F

2.2. Общий случай задачи оптимизации
Обозначим искомые переменные в общем виде x1=a,

2.2. Общий случай задачи оптимизации
1. ЦФ — целевая функция или критерий

2.2. Общий случай задачи оптимизации-
выводы
задача имеет оптимальное решение, если она удовлетворяет

2. Критерии эффективности
Критерий качества ИС– субъективное мнение заказчика
Важно определить характеристики (свойства,

2. Критерии эффективности
Формализация методики оценки
Задача: определить, какая из программных ИС) наиболее

3. Интегральная оценка Фишберна (методика)
Цель: получить сравнительную оценку нескольких систем по

2. Интегральная оценка Фишберна (методика)
1) Определим группы факторов
Пусть, имеется 4 группы

2. Интегральная оценка Фишберна (методика)
Тогда, для каждой из групп важность факторов,

2. Интегральная оценка Фишберна (методика)
4) Получение интегральной оценки.
4.1) все факторы группируются

2. Интегральная оценка Фишберна (методика)
4.2) по формуле
определяется количественная оценка Фишберна

2. Интегральная оценка Фишберна (методика)
4.3) вычисляются нормированные оценки степени учета факторов

2. Интегральная оценка Фишберна (методика)
4.4) интегральная оценка получается по формуле: по

2. Интегральная оценка Фишберна (методика)
Физический смысл данной интегральной оценки (0,7285)
отвечает задаче