Harjoitus 12: Monikriteerinen arviointi

Samankaltaiset tiedostot
Harjoitus 12: Monikriteerinen arviointi

Additiivinen arvofunktio

Tehtävään voi perinteisen arviointitavan tilalle ottaa käyttöön monipuolisemman matriisiarvioinnin tai arviointioppaan.

Sovelluksia additiivisen arvofunktion käytöstä projektiportfolion valinnassa

Aihioiden priorisointi ja portfolioanalyysi ennakoinnissa (valmiin työn esittely)

Harjoitus 1: Matlab. Harjoitus 1: Matlab. Mat Sovelletun matematiikan tietokonetyöt 1. Syksy 2006

Harjoitus 8: Excel - Optimointi

Mitä tentissä tulee osata? 50 % arvioinnista

Harjoitus 4: Matlab - Optimization Toolbox

Yhtälöryhmä matriisimuodossa. MS-A0007 Matriisilaskenta. Tarkastellaan esimerkkinä lineaarista yhtälöparia. 2x1 x 2 = 1 x 1 + x 2 = 5.

Aki Taanila TAVOITTEEN HAKU JA VAIHTOEHTOLASKELMIA

Mitä tentissä tulee osata? 50 % arvioinnista

Preference Programming viitekehys: epätäydellisen preferenssi-informaation elisitointi ja mallintaminen, dominanssi

TEEMA 2 TAULUKKODATAN KÄSITTELY JA TIEDON VISUALISOINTI

AUTON LIIKETEHTÄVIÄ: KESKIKIIHTYVYYS ak JA HETKELLINEN KIIHTYVYYS a(t) (tangenttitulkinta) sekä matka fysikaalisena pinta-alana (t,

Excel helpoksi hankintojen maailmassa. Ymmärrystä ja tehoa Excel-työskentelyyn.

Opiskelun ja työelämän tietotekniikka (DTEK1043)

HARJOITUS 1 Monen taulukkosivun käsittely

LUENTO 8 TAULUKKOLASKENTA II

Käänteismatriisin ominaisuuksia

Tehtäväsarja I Kertaa tarvittaessa materiaalin lukuja 1 3 ja 9. Tarvitset myös luvusta 4 määritelmän 4.1.

Harjoitus 9: Excel - Tilastollinen analyysi

Yhtälöryhmä matriisimuodossa. MS-A0004/A0006 Matriisilaskenta. Tarkastellaan esimerkkinä lineaarista yhtälöparia. 2x1 x 2 = 1 x 1 + x 2 = 5.

LABORAATIOSELOSTUSTEN OHJE H. Honkanen

Talousmatematiikan perusteet: Luento 12. Lineaarinen optimointitehtävä Graafinen ratkaisu Ratkaisu Excel Solverilla

Demo 1: Simplex-menetelmä

Rakentamisen hinta. Palvelun ylläpito: Palvelun ylläpitohinta/kk Palvelun ylläpidon aikaisen jatkokehityksen tuntihinta

Webforum. Version 15.1 uudet ominaisuudet. Päivitetty:

Talousmatematiikan perusteet: Luento 11. Lineaarinen optimointitehtävä Graafinen ratkaisu Ratkaisu Excel Solverilla

Ohjelmoinnin peruskurssi Y1

Insinöörimatematiikka D

Moottorin kierrosnopeus Tämän harjoituksen jälkeen:

H6: Tehtävänanto. Taulukkolaskennan perusharjoitus. Harjoituksen tavoitteet

Parempia kehitysideoita: Monikriteerinen arviointi kurssipalautteen keruussa

OKLV120 Demo 7. Marika Peltonen

Numeeriset menetelmät

Taulukkolaskenta 1 (12 pistettä)

Taulukot, taulukkoryhmät Sisällysluettelo

TAULUKKORYHMÄT. Sisällysluettelo

SUOMEN LASTENKULTTUURIKESKUSTEN LIITTO TILASTOPOHJAN KÄYTTÖ. Noora Herranen Kirsi Jaakkola Elina Järvelä Pilvi Kuitu

Harjoitus 4: Differentiaaliyhtälöt (Matlab) MS-C2107 Sovelletun matematiikan tietokonetyöt 1

Oppilaan pikaopas. Project 2013 käyttöliittymä ja näkymät

BM20A0700, Matematiikka KoTiB2

Kurssin opettajat, tavoitteet ja käytänteet (kevät 2016) MS-C2107 Sovelletun matematiikan tietokonetyöt 1

Paretoratkaisujen visualisointi

Asiakkaan lisätietokentät

I. Ristiintaulukointi Excelillä / Microsoft Office 2010

Lisäinformaation arvo monikriteerisessä projektiportfoliovalinnassa (valmiin työn esittely)

Excel-lomakkeen (syöttötaulukko) käyttäminen talousarvio- ja suunnitelmatietojen toimittamisen testaamisessa Kuntatalouden tietopalvelussa

Excel 2010 ja QlikView. Mihin ja milloin pivot:ia voi käyttää

ja piirrä sitä vastaavat kaksi käyrää ja tarkista ratkaisusi kuvastasi.

3 Lineaariset yhtälöryhmät ja Gaussin eliminointimenetelmä

FUNKTION KUVAAJAN PIIRTÄMINEN

Monitavoiteoptimointi

Kun valitset Raportit, Lisää uusi, voit ryhtyä rakentamaan uutta raporttia alusta alkaen itse.

Kurssin esittely (syksy 2016)

Osaamiskartta pikaopas

Suvi Junes/Pauliina Munter Tietohallinto/Opetusteknologiapalvelut 2014

k=0 saanto jokaisen kolmannen asteen polynomin. Tukipisteet on talloin valittu

SIMULINK 5.0 Harjoitus. Matti Lähteenmäki

Excel 2016 Power Pivot

Sovellus: Portfoliopäätösanalyysi lentoliikenteen parantamisen tukena

RATKAISUT SIVU 1 / 15. Väriteemaan pääset käsiksi hieman eri tavoilla PowerPointin eri versioissa.

MS-A0004/MS-A0006 Matriisilaskenta Laskuharjoitus 6 / vko 42

SISÄLTÖ. Vuokko Vanhala-Nurmi, 2013 Excel jatko

Matemaattista mallintamista

3 Lineaariset yhtälöryhmät ja Gaussin eliminointimenetelmä

Talousmatematiikan perusteet: Luento 11. Lineaarikuvaus Matriisin aste Käänteismatriisi

Ryhmäkirjeen hyödyntäminen

Matriisilaskenta (TFM) MS-A0001 Hakula/Vuojamo Ratkaisut, Viikko 47, 2017

FUNKTIOITA. Sisällysluettelo

f(x 1, x 2 ) = x x 1 k 1 k 2 k 1, k 2 x 2 1, 0 1 f(1, 1)h 1 = h = h 2 1, 1 12 f(1, 1)h 1 h 2

Lineaarialgebra II, MATH.1240 Matti laaksonen, Lassi Lilleberg

Nimi: Muiden ryhmäläisten nimet:

Text Mining. Käyttöopas

Kurssin esittely. Kurssin esittely. MS-C2107 Sovelletun matematiikan tietokonetyöt 1

Excel pivot. Sisällys

Lineaarinen yhtälöryhmä

pikaperusteet 3.3. versio

Matriisit ovat matlabin perustietotyyppejä. Yksinkertaisimmillaan voimme esitellä ja tallentaa 1x1 vektorin seuraavasti: >> a = 9.81 a = 9.

TEKNILLINEN KORKEAKOULU Systeemianalyysin laboratorio. Kimmo Berg. Mat Optimointioppi. 9. harjoitus - ratkaisut

Valintanauhan komennot Valintanauhan kussakin välilehdessä on ryhmiä ja kussakin ryhmässä on toisiinsa liittyviä komentoja.

Ohjelmoinnin perusteet Y Python

4 / 2013 TI-NSPIRE CAS TEKNOLOGIA LUKIOSSA. T3-kouluttajat: Olli Karkkulainen ja Markku Parkkonen

Revit Architecture käyttöliittymä ja perusasetukset. opetusmateriaali

MS-A0207 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (Chem) Yhteenveto, osa I

Harjoitus 2: Matlab - Statistical Toolbox

= 2±i2 7. x 2 = 0, 1 x 2 = 0, 1+x 2 = 0.

Excel-harjoitus 1. Tietojen syöttö työkirjaan. Taulukon muotoilu

Ohjelmoinnin perusteet Y Python

Harjoitus Bones ja Skin

Kurssin esittely. Kurssin esittely. MS-C2107 Sovelletun matematiikan tietokonetyöt 1

POWERPOINT HARJOITUKSET OMAN ESITYSPOHJAN RAKENTAMINEN

Numeeriset menetelmät TIEA381. Luento 6. Kirsi Valjus. Jyväskylän yliopisto. Luento 6 () Numeeriset menetelmät / 33

Ratkaisuehdotukset LH 7 / vko 47

Oletetaan ensin, että tangenttitaso on olemassa. Nyt pinnalla S on koordinaattiesitys ψ, jolle pätee että kaikilla x V U

FUNKTION KUVAAJAN PIIRTÄMINEN

KTKO104 Tieto- ja viestintätekniikka

Tehtäväsarja I Seuraavat tehtävät liittyvät kurssimateriaalin lukuun 7 eli vapauden käsitteeseen ja homogeenisiin

Eräs tyypillinen virhe monitavoitteisessa portfoliopäätösanalyysissa + esimerkkitapaus

Transkriptio:

Harjoitus 12: Monikriteerinen arviointi MS-C2107 Sovelletun matematiikan tietokonetyöt MS-C2107 Sovelletun matematiikan tietokonetyöt 1

Harjoituksen aiheet Monikriteerinen arviointi Kurssin opetusteemojen arviointi additiivisella mallilla Monikriteerisen arvion herkkyystarkastelu Oppimistavoitteet Additiivinen arvomalli ja sen soveltaminen Additiivisen arvomallin toteutus Excelillä MS-C2107 Sovelletun matematiikan tietokonetyöt 2

Additiivinen arvomalli - esimerkki Additiivinen arvomalli on monikriteerisen päätöksenteon menetelmä. Käsittelemme mallia esimerkin avulla. Päämääränä tehdä paras valinta usean vaihtoehdon joukosta. Vaihtoehtoina Fiat Punto, Opel Astra ja Toyota Corolla. Vaihtoehtoja arvioidaan usean kriteerin suhteen, joille määritellään mittayksiköt: - Kiihtyvyys: Aika (s) joka kuluu kiihdytykseen 0 km/h 100 km/h. - Maksiminopeus: Maksiminopeus km/h. - Turvallisuus: Autolehden turvallisuuspisteytys 0-100 asteikolla. - Ulkonäkö: Oma arvio ulkonäöstä asteikolla: {Ruma, Melko ruma, Kohtalainen, Melko hieno, Hieno}. MS-C2107 Sovelletun matematiikan tietokonetyöt 3

Vaihtoehtojen ominaisuudet Punto Astra Corolla Kiihtyvyys 10s 7s 8s Maksiminopeus 130km/h 150km/h 120km/h Turvallisuus 70p 80p 50p Ulkonäkö Hieno Kohtalainen Ruma Ominaisuustasot kuvataan seuraavaksi normalisoidulle arvoskaalalle. Esim. v nopeus : [100, 150] [0, 1]. Kunkin kriteerin valossa paras vaihtoehto saa arvon 1 ja huonoin arvon 0. Kuvaus ei välttämättä ole lineaarinen. MS-C2107 Sovelletun matematiikan tietokonetyöt 4

Vaihtoehtojen kriteerikohtaiset arvot Punto Astra Corolla Kiihtyvyys 0 1 0.3 Maksiminopeus 0.7 1 0 Turvallisuus 0.67 1 0 Ulkonäkö 1 0.5 0 Turvallisuudelle on käytetty lineaarista funktiota. Ulkonäölle Ruma 0, Melko ruma 0.25,... Kiihtyvyydelle ja maksiminopeudella on käytetty joitain epälineaarisia arvofunktioita. MS-C2107 Sovelletun matematiikan tietokonetyöt 5

Vaihtoehtojen kokonaisarvo / -pistemäärä Kokonaispistemäärä saadaan painotettuna summana kriteerikohtaisista arvoista. Kriteerien painotus perustuu kriteerikohtaisten vaihteluvälien vertailulle. SWING-menetelmä: Kriteerin SWING on sen muutos huonoimmalta tasolta parhaimmalle. Tässä SWING:it ovat: - Kiihtyvyys: 10s 8s nollasta sataan kiihdytykseen - Max. nopeus: 120 150 km/h - Turvallisuus: 50 80 pistettä autolehden vertailussa - Ulkonäkö: 0 pistettä (Corolla) 5 pistettä (Punto) Merkittävimmälle SWINGille 100 pistettä. Muille pistemäärät (0-100), jotka kuvaavat niiden merkitystä suhteessa merkittävimpään.. MS-C2107 Sovelletun matematiikan tietokonetyöt 6

Monikriteerinen päätösanalyysi Annetaan pisteet: Turvallisuus 100, Ulkonäkö 80, Nopeus 60 ja Kiihtyvyys 20. Pisteet normalisoidaan jakamalla ne pisteiden summalla. Saadaan painot 0.38, 0.31, 0.23, 0.08. Vaihtoehdoille saadaan kokonaispistemäärät painotettuna summana: - Punto: 0 0.08 + 0.7 0.23 + 0.67 0.38 + 1 0.31 = 0.73 - Astra: 0.85 - Corolla: 0.024 Kuvitteellinen vaihtoehto, joka on parhaalla tasolla kaikilla kriteereillä saisi pistemäärän 1, vaihtoehto joka huonoimmalla tasolla kaikilla kriteereillä saisi 0:an. MS-C2107 Sovelletun matematiikan tietokonetyöt 7

Tehtävä A: Kurssin osakokonaisuuksien monikriteerinen arviointi Tehtävässä rakennat Exceliä hyödyntäen additiivisen arvomallin, jolla arvioit tämän kurssin osakokonaisuuksia. Arviointia käytetään heikoimpien osakokonaisuuksien tunnistamiseen ja analysointiin. Tämän harjoituksen tuloksia käytetään kurssin parantamiseksi. Touko Väänäsen erikoistyö aiheesta: http://sal.aalto.fi/publications/pdf-files/evaa15_public.pdf Aloita lataamalla kurssin Moodle-sivuilta Excel-pohja tehtävälle - 1. välilehdellä on lista arvioitavista osakokonaisuuksista - 2. välilehdeltä löytyy taulukko, jota muokkaat tehtävän edetessä MS-C2107 Sovelletun matematiikan tietokonetyöt 8

Tehtävä A: Kriteerikohtaiset pisteet Käy seuraavat vaiheet läpi muiden kriteerien kuin työmäärän osalta. Aloita kriteeristä hyödyllisyys opintojen kannalta. Täytä vastauksesi Excel-taulukkoon. 1. Tunnista kriteerin suhteen huonoin ja paras osakokonaisuus. Anna näille 0 ja 10 pistettä. 2. Anna muille osakokonaisuuksille pistemäärät väliltä 0-10. Annetun pistemäärän tulisi kuvata osakokonaisuuden hyvyyttä suhteessa ääripäihin. Pyri käyttämään asteikkoa niin että pisteen parannus on aina yhtä arvokas. Esim 0 1 on yhtä arvokas parannus kuin 5 6. MS-C2107 Sovelletun matematiikan tietokonetyöt 9

Tehtävä A: Työmäärän arviointi Arvioi eri osakokonaisuuksien kuormittavuutta asteikolla Erittäin vähän työtä 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 Erittäin paljon työtä Huom! Sopivin kuormittavuustaso ei välttämättä mitta-asteikon ääripäässä. Siksi kuvataan kuormittavuutasot arvoasteikolle. Kuvaus tehdään paloittain lineaarisella funktiolla mitta-asteikolta (1-9) arvoasteikolle (1-10). Ohjeita on seuraavalla kalvolla. MS-C2107 Sovelletun matematiikan tietokonetyöt 10

Arvoasteikon tekemistä varten määritä mitta-asteikolta (1-9) sopivin / paras luku (best). Tämä luku kuvautuu arvoasteikon arvoksi 10. Tämän jälkeen kuvataan mitta-asteikon suurin (10) ja pienin (1) luku arvoasteikolle. Tunnista näistä kahdesta luvusta se, joka kuvaa huonompaa tilannetta. Tämä luku (worst) saa arvoasteikolla arvon 1. Anna jäljelle jääneelle luvulle (middle) sen arvoa kuvaava arvo v välillä 1-10. Tässä vaiheessa on määritetty arvot kolmelle mitta-asteikon luvulle: worst, middle, ja best. Niiden arvot ovat 0, v ja 10. Seuraavalla kalvolla on ohjeet loppujen mitta-asteikon lukujen kuvaamiseksi arvoasteikolle. MS-C2107 Sovelletun matematiikan tietokonetyöt 11

Kuvaus työmäärän mitta-asteikolta arvoasteikolle on muotoa a 1 + b 1 x kun x [worst, best] f(x) = a 2 + b 2 x kun x (best, middle] Tässä worst on huonompi ja middle parempi luvuista 1 ja 10. Ratkaise Excelin solverilla parameterien a 1, b 1, a 2 ja b 2 arvot seuraavasta yhtälöryhmästä. a 1 + b 1 worst = 1 a 1 + b 1 best = 10 a 2 + b 2 best = 10 a 2 + b 2 middle = v. MS-C2107 Sovelletun matematiikan tietokonetyöt 12

Tehtävä A: SWING-painotus Kriteerin SWING tarkoittaa parannusta huonoimmalta tasolta parhaalle tasolle kyseisessä kriteerissä. (Muiden kriteerien kuin työmäärän kohdalla ei ole käytetty mitta-asteikkoja. Tällöin huonoin taso saa merkityksensä osakokonaisuuksien kautta. Mikä osakokonaisuus on saanut 0p, mikä 10p?) 1. Missä kriteerissä parhaan ja huonoimman tason välinen ero on merkittävin? Tässä kriteerissä parannus huonoimmalta tasolta parhaalle tasolle on kaikkein arvokkain. Anna tälle SWINGille 100 pistettä. MS-C2107 Sovelletun matematiikan tietokonetyöt 13

Tehtävä A: SWING-painotus 3. Minkä kriteerin SWING on toisiksi merkittävin? Anna tälle SWINGille 0-100 pistettä. 4. Jatka arviota kunnes kaikille SWINGeille on annettu pisteet. Laske kriteereille painokertoimet. Painokerroin on kriteerin SWING-pisteet jaettuna kaikkien SWING-pisteiden summalla. Täytä painokertoimet Excel-taulukkoon. MS-C2107 Sovelletun matematiikan tietokonetyöt 14

Tehtävä A: Osakokonaisuuksien kokonaispistemäärät ja visualisointi Laske osakokonaisuuksille kokonaispistemäärät, eli painotettu summa kriteerikohtaisista pisteistä. (Vinkki: SUMPRODUCT) Visualisointi 1. Luo matriisi, jossa riveillä on kriteerit ja pystyakseleilla osakokonaisuudet. Nimeä rivit ja sarakkeet. Sijoita soluihin osakokonaisuuksien kriteerikohtaiset arviot kerrottuna kriteerien painokertoimilla. (Vinkki: $-merkin käyttö.) 2. Luo taulukosta 2-D Stacked column kuvaaja, joka näyttää osakokonaisuuksien kokonaispisteet sekä havainnollistaa mistä komponenteista kokonaispisteet koostuvat. v Liitä kuvaaja palautusdokumenttiin. MS-C2107 Sovelletun matematiikan tietokonetyöt 15

Tehtävä A: Tulosten analysointi Mitkä ovat arviossasi kaksi huonointa teemaa? Käyttäen luomaasi kuvaajaa, tunnista missä on näiden teemojen suurimmat heikkoudet suhteessa muihin teemoihin. Selitä tarkemmin, mistä huonoimpien teemojen heikkoudet johtuvat. Miksi päädyit niiden kohdalla tekemiisi arvioihin? Keksi vähintään yksi parannusehdoitus, jolla huonoimpia teemoja voisi parantaa niiden suurimpien heikkouksien osalta. Kuvaile ehdotus mahdollisimman tarkasti. Keksi lisäkriteeri kurssien teemojen arviointiin. Lisää palautukseesi täytetty taulukko-välilehden taulukko CSV formaatissa tallennettuna. (Save as, save as type) Anna vapaata palautetta koskien tätä tehtävää. MS-C2107 Sovelletun matematiikan tietokonetyöt 16

Tehtävä A: Erilaisia painotustapoja Laske tulokset uudelleen käyttäen seuraavia painotustapoja. Tasapainot: Laske tulokset käyttäen jokaisella kriteerillä samaa painokerrointa, 1/N, jossa N on kriteerien lukumäärä. ROC-painot: Laske painot käyttäen informaatiota kriteerien tärkeysjärjestyksestä. 1. Katso tärkeysjärjestys SWING painoista. 2. Tärkeimmän kriteerin paino on (1/N) (1 + 1/2 +... + 1/N). Toisiksi tärkeimmän on (1/N) (1/2 +... + 1/N) jne. Yleinen kaava k:nneksi tärkeimmän kriteerin painolle on (1/N) N i=k 1/i. MS-C2107 Sovelletun matematiikan tietokonetyöt 17

Tehtävä A: Erilaisia painotustapoja Tutki mitä VLOOKUP ja RANK toiminnot tekevät. Toteutuksessa kannattaa käyttää niitä, koska ne ovat tarpeellisia myös kotitehtävässä. v Liitä Stacked column kuvaajat kokonaispisteistä kun käytät näitä painotuksia. Eroavatko tulokset alkuperäisistä? Miten? MS-C2107 Sovelletun matematiikan tietokonetyöt 18

Kotitehtävä: Herkkyysanalyysi Tässä tehtävässä on tarkoitus luoda Excel-työkalu, jonka avulla voi tarkastella tulosten herkkyyttä painojen suhteen. Tarkista näkyykö Excelissä Developer-välilehti. Jos ei, niin: 1.Click the File tab. 2.Click Options. 3.Click Customize Ribbon. 4.Under Customize the Ribbon and under Main Tabs, select the Developer check box. Etsi Developer-välilehdestä Insert Form Controls, Scroll bar. Rightclick ja format control, niin voit asettaa siihen vaihteluvälin ja soluviittauksen. MS-C2107 Sovelletun matematiikan tietokonetyöt 19

Kotitehtävä: Herkkyysanalyysi Luo seuraavanlainen työkalu kriteerien SWING-pisteiden (ja siten myös painokertoimien) säätämiseksi. Kytke työkalu taulukkoon, jota aiemmin käytit teemojen pistemäärien piirtämiseen. Testaa, että kuva päivittyy automaattisesti kun säädät SWING-pisteitä. Tutki SWING-pisteitä säätämällä, että miten suuri on kahden huonoimman teeman rankki parhaimmillaan. Löydätkö teemaparin A, B siten, että A on B:tä parempi kaikilla painokerroin yhdistelmillä (ts. A dominoi B:tä)? MS-C2107 Sovelletun matematiikan tietokonetyöt 20

Kotitehtävä: Herkkyysanalyysi Käytä VLOOKUP-toimintoa luodaksesi lista, jossa teemat ovat pisteidensä mukaisessa järjestyksessä (ensimmäisenä suuripisteisin). Listan tulee päivittyä automaattisesti kun vaihdat painokertoimia. Liitä Excel-tiedostosi palautukseen. MS-C2107 Sovelletun matematiikan tietokonetyöt 21