Экспертные оценки в управлении
(6.14)
Полагая , получим первое приближение:
где в правой части после умножения на получается некоторый вектор . После нормировки он представляется в виде
где - нормирующая константа, - нормированный вектор (т.е. вектор, сумма составляющих которого равна единице).
Определив , подставим его в правую часть уравнения (3.14) и повторяем вычисления.
Как правило, итерационный процесс продолжается до тех пор, пока величины - го приближения не будут отличаться от соответствующих величин -го приближения не более, чем на (обычно принимают ). Скорость сходимости итерационного процесса зависит от выбора начального приближения. Часто в качестве выбирают первый столбец матрицы .
Пример. Для матрицы попарного сравнения
вычислим с помощью итерационной процедуры максимальное собственное число и соответствующий ему собственный вектор. В качестве начального приближения возьмем первый столбец матрицы. Получим
Суммируя составляющие, найдем первое приближение для максимального собственного числа
.
Тогда
Вычисляя второе приближение, получим
Суммируя компоненты этого вектора, получим
Поэтому
Дальнейшие вычисления не меняют результат.
Приведем пример расчета в Excel матрицы попарных сравнений в случае несогласованной исходной матрицы.
Пример 2.
Исходная матрица попарных сравнений имеет вид
Легко убедиться в том, что данная матрица не является согласованной.
Введем расчетные формулы в соответствии с Рис. 6.3. Как и в предыдущем примере, итерационный расчет будем проводить при использовании в качестве начального приближения первого столбца исходной матрицы попарных сравнений.
Рис. 6.3 Формулы и исходные данные для решения примера 2
Расчет показывает (см. ниже), что в данном случае согласованные результаты получаются (с достаточно высокой точностью) уже после 2-3 итераций. После четвертой итерации результаты практически не изменяются. Таким образом, данный простейший алгоритм позволяет существенно упростить процедуру расчета матрицы попарных сравнений в случае, когда исходная матрица является несогласованной.
Результаты расчетов для случая несогласованной исходной матрицы попарных сравнений
Первое приближение |
|
| ||||||
1 |
4 |
9 |
1 |
3 |
0,661 | |||
0,25 |
1 |
7 |
X |
0,25 |
= |
1,278 |
0,282 | |
0,111111 |
0,142857 |
1 |
0,111111 |
0,258 |
0,057 | |||
4,536 | ||||||||
Второе приближение |
|
| ||||||
0,661 |
2,300 |
0,694 | ||||||
0,282 |
= |
0,845 |
0,255 | |||||
0,057 |
0,171 |
0,051 | ||||||
3,316 | ||||||||
| ||||||||
Третье приближение | ||||||||
0,694 |
2,176 |
0,695 | ||||||
0,255 |
0,788 |
0,252 | ||||||
0,051 |
0,165 |
0,053 | ||||||
3,130 | ||||||||
Четвертое приближение |
|
| ||||||
0,695 |
2,177 |
0,694 | ||||||
0,252 |
0,795 |
0,253 | ||||||
0,053 |
0,166 |
0,053 | ||||||
3,138044 |
Другие рефераты на тему «Экономико-математическое моделирование»:
Поиск рефератов
Последние рефераты раздела
- Выборочные исследования в эконометрике
- Временные характеристики и функция времени. Графическое представление частотных характеристик
- Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel
- Биматричные игры. Поиск равновесных ситуаций
- Анализ рядов распределения
- Анализ состояния финансовых рынков на основе методов нелинейной динамики
- Безработица - основные определения и измерение. Потоки, запасы, утечки, инъекции в модели