Оқулық Қазақстан Республикасы Білім және ғылым министрлігі бекіткен Алматы, 2011

85 
8.12-сурет
. Шкаланы «0»-ге келтіру 
5. Қайраттың кӛзқарасынан дискілер жиынтығы сервиздан 2 есе артық 
кӛрінеді. Майра мен Бота сервиз CD жиынтығынан 3 есе артық кӛрінеді деп 
ойлайды. Әрине, фотоаппарат 5 есе артық кӛрінеді, бірақ ол Қайратқа 
ұнамауы мүмкін (
8.13-сурет
). 
8.13-сурет
. Қайраттың және қыздардың ұнатуларын салғастыру 
Сонымен, қыздар 50$ баламаға келеді, ал Қайраттың бағасы – 2. 
8.1.3. Шешімді қабылдаудың кейбір әдістемелері 
Ең бірінші айту керек, таңдау бір критериймен (немесе бірге оралған 
кӛптік критерийлермен), не критерий жинағымен (бірге келтірмейтін) 
ескертіледі. Таңдау нәтижесі «жақсырақ», «берілген деңгейге сәйкес», 
«кейбір берілген деңгейден кем емес» болуы мүмкін. Таңдау нәтижесі айқын 
анықталған немесе айқын емес болуы мүмкін. Егер кейбір қӛзқарастан «анық 
жақсы» баламаны белгілеп алсақ, онда оны басым болатын деп атайды. 
Қалған варианттарды «анық нашар баламалар» деп атайды. Ал егер бірнеше 
варианттар арасында не жақсысын, не нашарын кӛрсете алмасақ (мысалы, 
q
(
X
1
) = (3,5), 
q
(
X
2
) = (2,6) – екі критерий бойынша екі баламаның бағалары), 
салыстырылмайтын (басым болмайтын) баламалар кӛптігі туралы немесе 
Парето кӛптігі туралы айтады. 
Критериалды таңдауды жүзеге асырудың қалыптасқан әдістемелері 
«техника» немесе «бағдарламау әдістері» деп аталады. Мысалы, мақсатты 
бағдарламау және келісімді бағдарламау туралы айтады.

86 
Критериалды әдістер кӛмегімен қабылданатың шешімдер тиімділігі 
заттық салаға тәуелді. Мысалы, экология-экономикалық есептер, 
объектілерді реттеу есептер және басқалар.
Басты критерий әдісті карап шығайық. Егер баламалар (олардың 
арасынан ең жақсысын таңдау керек) бір немесе бірнеше (олардың арасында 
«ең маңыздысы» біреу бар) критериймен бағаланса, онда «ең жақсырақ» 
принципі бойынша таңдауды жүзеге асыру қажет: 
.
)],
(
arg[max
X
x
x
q
x
òè³ì


Мұнда
Х
– қарастырылатың баламалар кӛптігі,
q
(
x
) – критерий мәні. 
Егер де критерийлер арасында ең маңызды біреу (немесе бірге 
оралатың топ) бар болса, онда басты критерийдің максимизациясы туралы 
айтады, қосымша критерийлер ол берген деңгейлерде қалады (шартты 
максимизация): 
.
],
,...,
3
,
2
,
1
,
)
(
|
)
(
arg[max
0
X
x
p
i
C
x
q
x
q
x
i
i
òè³ì




Жол беру әдісінде (шартты максимизацияның ӛзге түрі) біз кейбір 
үлкен емес шаманы анықтаймыз, оған басты критерийдің орнына жол 
береміз. Осындай жол беру арқылы екінші дәрежелі критерийлер маңызы 
бойынша реттелу мүмкін. 
Берілген қасиеті бар баламаларды іздеу түрлі баламаны таңдау үшін 
қолданылады, олардың дербес критерийлері мәні берілген диапазонда 
жатады. Дербес жағдайда бос баламаны алу мүмкін. 
Шартты максимизация немесе берілген қасиеті бар баламаларды іздеу 
кезінде «дәмелену деңгейлер» туралы жиі айтады. Бұл деңгейлер, критерий 
мәнінің ӛзгеру диапазондары бізге оқиғалардың: «ең нашар», «ең жақсы», 
«ымыралы» және т.с.с. даму варианттарын тапсырады. Әрине, егер түрлі 
критерийлердің дәмелену деңгейлері қиылысатын болса, онда біз идеал 
нүктені аламыз. Геометриялық жағынан дәмелену деңгейлері картадағы тең 
деңгейлі сызықтарына ӛте ұқсайды.
Тӛменде кейбір ең жиі қолданылатын әдістердің жалпы сызбасы 
келтірілген (
8.14-сурет
). 

87 

жүктеу/скачать 2,02 Mb.

Достарыңызбен бөлісу: