Cтраница 4
Умножение значимости каждой ситуации на индивидуальную оценку эффективности деятельности в этой ситуации позволяет получить множество приведенных числовых значений эффективности деятельности руководителей определенной профессионально-должностной группы. На основе полученного множества числовых значений строятся карты нормативных оценок для каждой группы руководителей и по каждому блоку ситуаций. Карта позволяет установить верхнюю и нижнюю границы значений оценок эффективности по всем руководителям, прошедшим оценку, и соответственно определить место данного руководителя в общем распределении оценок. Точность локализации повышается с установлением зон эффективности: высокой, перспективной, потенциальной, номинальной, низкой. [46]
Такой запрос означает, что для каждого значения GP. Если количество элементов полученного множества равно нулю, то в этом и только в этом случае мы выбираем соответствующее значение GP. Здесь мы используем определение, приведенное в гл. [47]
Некоторые вероятностные задачи настолько сложны для теоретического решения, что для их решения проще провести тысячи повторений соответствующего эксперимента ( для чего обычно используются быстродействующие вычислительные машины), чем получить ответ теоретическим путем. Числовой ответ получается при помощи усреднения полученного множества ре зультатов или при помощи какого-либо другого способа и используется в практической работе. Такой метод решения вероятностных задач называется методом Монте-Карло. [48]
В самом деле, всякая точка сгущения полученного множества является либо точкой сгущения контура С и принадлежит этому, контуру, либо точкой сгущения для О и принадлежит области О или ее контуру С. Такие замкнутые множества называются замкнутыми областями; для наших целей они особенно полезны. [49]
Использующая TMS программа может указать на несовместность допущений, представленных принадлежащими текущему множеству допущений вершинами, используя эти вершины в качестве аргумента для новой вершины, которая помечается как противоречие. Затем этот процесс делает запись о несовместности полученного множества предположений и использует эту запись для изменения одного из предположений. После этого изменения противоречивая вершина более не допускается. Этот процесс будет разъяснен в разд. [50]
После первого шага объединим точки оболочек множеств в новое множество, упорядочив его точки по возрастанию значений абсцисс. Повторим процесс декомпозиции, если число точек в полученном множестве больше числа точек UQ. Если число точек меньше или равно По, то построим оболочку для всего множества. [51]
Таким образом, в конце первой итерации, использующей шаги 2 - 5 алгоритма, получается семейство 2 множеств 8 [ С ], соответствующее максимальным 2-подграфам и показанное на шаге, отмеченном звездочкой. Следует обратить внимание на то, что 5 из восьми полученных множеств исключены в результате применения первого правила из шага 5 алгоритма. [52]
Таким образом, в конце первой итерации, использующей шаги 2 - 5 алгоритма, получается семейство Q множеств S [ G ], соответствующее максимальным 2-подграфам и показанное на шаге, отмеченном звездочкой. Следует обратить внимание на то, что 5 из восьми полученных множеств исключены в результате применения первого правила из шага 5 алгоритма. [53]