Принятие решений при качественных критериях оценки альтернатив

Олейников, Денис Петрович

Системы автоматизации проектирования (по отраслям)

автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.12, диссертация на тему:Принятие решений при качественных критериях оценки альтернатив

кандидата технических наук: Олейников, Денис Петрович
город: Волгоград
год: 2006
специальность ВАК РФ: 05.13.12
цена: 450 рублей

Диссертация по информатике, вычислительной технике и управлению на тему «Принятие решений при качественных критериях оценки альтернатив»

Автореферат диссертации по теме "Принятие решений при качественных критериях оценки альтернатив"

На правах рукописи

ОЛЕЙНИКОВ ДЕНИС ПЕТРОВИЧ

♦

ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ ПРИ КАЧЕСТВЕННЫХ КРИТЕРИЯХ ОЦЕНКИ АЛЬТЕРНАТИВ

05.13.12 - Системы автоматизации проектирования

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Волгоград - 2006

Работа выполнена на кафедре «Системы автоматизированного проектирования и поискового конструирования» Волгоградского государственного технического университета.

Научный руководитель: доктор химических наук, профессор

Бутенко Людмила Николаевна. Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Курейчик Владимир Викторович, доктор технических наук, профессор Микони Станислав Витальевич.

Ведущая организация Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, I. Москва.

/ М"

Защита состоится_марта в на заседании диссертационного совета Д 212.028 04 при

Волгоградском государственном техническом университете по адресу- 400131, г. Волгоград, проспект Ленина 28, ау. 209.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Волгоградского государственного технического университета.

Автореферат разослан зе января 2006 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

Водопьянов В.И.

2739

Актуальность. В настоящее время большинство задач, решаемых в технической, экономической, социальной, управленческой и других видах деятельности, имеют тенденцию к учету все большего количества взаимодействующих факторов. В связи с возрастающей сложностью задач принятие решений становится нетривиальным процессом, а неверное решение влечет значительные убытки. При этом необходимо получить наилучшее решение в кратчайшие сроки. Одним из препятствий для достижения этой цели является естественный ограничитель - особенность человеческой системы переработки информации, а именно, ограниченный объем кратковременной памяти, не позволяющий одновременно учитывать многие параметры решаемой задачи. Это обусловливает необходимость создания средств автоматизации процесса принятия решений. Значительный вклад в развитие научного направления, в рамках которого решаются задачи с учетом многих критериев, внесли ученые A.B. Алдрейчиков, О.Н Лндрейчикова, Е С Венцтель, О.И. Ларичев, В.В. Подиновский, С В Микони, Г С. Поспелов, Э.А. Трахтенгерц, Л. Заде, А Ньюэлл, Р.Л. Кини, Дж. фон Нейман, X. Райфа, Б. Руа, Т.Л. Саати, Г. Саймон и др.

Актуальными направлениями, в которых применяются методы теории принятия решений (ТПР), являются концептуальное проектирование систем и САПР. Для данных направлений характерны как задачи выбора лучшего решения из множества вариантов, так и задачи упорядочения множества вариантов решений по степени их способствования достижению поставленной цели синтеза. Качество принимаемых проектных решений во многом определяется результатами начального этапа проектирования. Типовыми задачами, решаемыми на начальных этапах проектирования, являются: формирование множества вариантов решений, определение наиболее эффективного принципа действия и формирование технического решения. Решение перечисленных задач требует перебора и оценивания значительного количества альтернатив, при этом возникают ситуации, в которых альтернативы могут бьггь описаны только качественно. Полной их формализации препятствуют различные НЕ-факторьг неполнота, неточность, яедоопределенность, некорректность, неоднозначность и др. Учитывая сложность проектируемого объекта и принципиальную неустранимость неопределенности, имеющейся на начальном этапе проектирования, необходимым является анализ возможностей новых информационных технологий и реализация на их основе новых конструктивных механизмов, обеспечивающих направленный поиск оптимальных вариантов и обоснование принимаемых проектных решений. С этой целью необходимо создавать системы поддержки принятия решений (СППР), которые позволяют формализовать опыт проектировщиков, использующих традиционные технологии, и, учитывая возможности новых информ^ЛЗДьщ^^^щ^^могут помочь принять решение.

ЕХЫИОТЕК»/

y^lt^jp-

Одним из перспективных направлений ТПР, разработанным О.И. Ларичевым и Е М Мошкович, является вербальный анализ решений (ВАР), в рамках которого созданы методы, предназначенные для решения слабоструктурированных и неструктурированных задач. Данные методы используют качественные описания вариантов решения и ситуаций принятия решения. Эти методы не преобразовывают качественные предпочтения лица, принимающего решения (ЛПР), в числа, что позволяет без потери семантики выполнять процесс принятия решения. Нам представляется перспективным развитие методов ВАР для решения следующих актуальных задач ТПР:

1) увеличение размерности решаемых задач с использованием всей имеющейся информации;

2) увеличение адекватности модели и задачи принятия решений (ЗПР) за счет учета большего количества взаимодействующих факторов различной природы;

3) использование методов ВАР в процессе коллективного принятия решений.

Целью работы является разработка моделей, методов и средств автоматизации оценки альтернатив, описываемых качественными критериями, для повьппения эффективности процесса принятия решений.

Цель достигается решением следующих задач:

1) на основе системного подхода проанализировать методы ТПР;

2) осуществить постановку задачи поиска новых методов качественной оценки альтернатив;

3) разработать модели и методы качественной оценки альтернатив в соответствии с поставленной задачей поиска;

4) разработать программный комплекс поддержки принятия решений при качественных критериях оценки альтернатив, реализующий разработанные методы.

Объектом исследования в диссертационной работе являются информационные объекты и процессы при принятии решений.

Предметом исследования являются модели и методы принятия решений в слабоструктурированных и неструктурированных предметных областях.

Методы исследования. При выполнении исследований и решении поставленных в работе задач использовались научные положения системного анализа, принципы и методы концептуального анализа и синтеза систем, методы ТПР, методы статистики объектов нечисловой природы, методы и средства проектирования автоматизированных систем, теории проектирования реляционных баз данных.

Научная новизна работы состоит в следующем:

1. Построено «поле знаний» о методах ТПР с использованием метода морфологического анализа - метода «систематического покрытия поля».

2. Разработан подход к синтезу методов принятия решений на основе принципа полярности.

3. Создана группа методов качественного оценивания альтернатив, отличающихся от известных тем, что они позволяют решать комбинированные задачи классификации и ранжирования в неструктурированных предметных областях, учитывают зависимость критериев при помощи иерархического подхода и учитывают частичную рассогласованность предпочтений ЛПР при помощи абстракций - «квазиэкспертов». Созданные методы расширяют сферу применения методов вербального анализа решений.

Автор защищает:

1. Подход к синтезу методов принятия решений на основе принципа полярности.

2. Учет зависимости критериев в методах вербального анализа решений.

3. Способ учета рассогласованности предпочтений ЛПР в методах ВАР.

4. Группу методов вербального анализа решений, расширяющих область применения методов ВАР, и созданный на их основе программный комплекс.

Практическую значимость работы составляют:

1. Подход к синтезу методов принятия решений на основе принципа полярности.

2. Группа разработанных методов ВАР.

3. Созданный программный комплекс поддержки принятия решений ВЕРБА (ПК ППР ВЕРБА), который может быть использован в коллективном принятии решений; позволяющий решать комбинированные задачи классификации и ранжирования альтернатив, имеющих неоднородное качественное описание, учи гывагь зависимости критериев, поддерживать поэтапное формирование модели ЗПР с учетом имеющейся информации о предметной области.

Достоверность полученных результатов подтверждена их применением при решении типовых и практических задач.

Реализация и внедрение результатов ПК ППР ВЕРБА внедрен в Волгоградском государственном техническом университете (ВолгГТУ), на кафедре САПР и ПК для решения задачи определения возможности возникновения дефектов литья; в Волгоградском государственном архитектурно-строительном университете (ВолгГАСУ) для решения за-

дачи оценки вступительного архитектурного рисунка; в Киевском Национальном университете строительства и архитектуры (КНУСА) для решения задачи выбора лучшего проектного решения; в ООО «ЛУКОЙЛ-Нижневолжскнефтепродукт» для решения задачи оценки персонала.

Апробация работы Основные положения диссертации докладывались на научных семинарах кафедры «САПР и ПК» ВолгГТУ, а также на международных и всероссийских научных и научно-практических конференциях: «Информационные технологии в образовании, технике и медицине» (Волгоград, 2004), «Новые информационные технологии. Разработка и аспекты применения» (Таганрог. 2003, 2005), «Интеллектуальные системы (AIS'05). Интеллектуальные САПР (CAD-2005)» (Дивноморское, 2005), «Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации и бизнесе IT + SE» (Гурзуф, Украина, 2004, 2005), «Новые технологии, инновации, изобретения» (Иркутск, 2005), «Системные проблемы надежности, качества, информационных и электронных технологий» (Сочи, 2005), а также в электронных конференциях: «Современные телекоммуникационные и информационные технологии» (2005), «Современные наукоемкие технологии» (2005).

Публикации По теме диссертации опубликовано 22 печатных работы, в том числе, 2 публикации в журналах, рекомендованных ВАК, 10 статей в научно-теоретических журналах, 10 статей в сборниках трудов конференций.

Структура и содержание диссертационной работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав с выводами, заключения, трех приложений, списка литературы. Общий объем диссертации 224 страницы, в том числе 97 рисунков, 83 таблицы, списка литературы из 96 наименований.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертации, сформулированы цели и задачи исследования, научная новизна, приводится перечень основных результатов, выносимых на защиту, излагается краткое содержание глав диссертации.

В первой главе на основе принципов системного подхода дано описание процесса принятия решений, выделены его основные этапы, а также описаны задачи принятия решений, встречающиеся на ранних этапах проектирования.

На основании анализа деятельности ЛПР в процессе принятия решений, построена его модель, включающая инвариантные операции человеческой деятельности: FME = <Ю, ST, RP, CN, FM, PR, GO, DE, PL, MG, LN, SC, RF, CM >,

где ID - (identification) идентификация (сбор и вербализация относящейся к решаемой проблеме информации), ST - (storing) хранение (запоминание и сохранение относящейся к решаемой проблеме информации), RP - (reproduction) воспроизведение (воспоминание и восстановление относящейся к решаемым проблемам информации), CN - (conceptualization) концептуализация (кодирование, структурирование информации - представление ее в виде неформализованных моделей), FM - (formalization) формализация (представление информации в виде формализованных моделей), PR - (problematization) проблематизация (диагноз причин возникновения проблем, прогноз тенденций их развития), GO - (goaling) целеобразование (формирование целей деятельности по решению проблем, критериев достижения целей), DE - (designing) проектирование (разработка (обоснование, доказательство оптимальности или рациональности) программы решения проблем), PL - (planning) планирование (разработка взаимосвязанной по цели, месту и времени системы мероприятий для реализации программы), MG - (management) управление (выработка управляющих команд для реализации программы, конгроль и корректировка плана ее выполнения), LN - (learning) обучение (овладение в процессе деятельности новым средством деятельности), SC - (self-correcting) саморегуляция (координация выполнения различных инвариантных функций интеллектуальной деятельности, прямых и обратных связей между ними), RF - (reflexion) рефлексия (самопознание внутренних актов и состояний своей деятельности), СМ - (communication) коммуникация (кооперация с другими интеллектами) Данная модель показывает сложность процесса принятия решения.

Описаны основные классы ЗПР, выделенные Г. Саймоном и А. Ньюэллом, - хорошо структурированные - задачи, в которых существенные зависимости выделены настолько четко, что могут быть выражены в числах или символах, получающих в дальнейшем численные оценки; слабоструктурированные - задачи, имеющие как количественные, так и качественные элементы, причем последние доминируют; неструктурированные -задачи, в которых известен только список основных параметров, но связи между ними установить нельзя. Описаны методы принятия решений, используемые для решения задач каждого класса.

Анализ основных методов ТПР проведен с выделением функциональной и морфологической структур, базисов, областей применения и ограничений методов. Также проведен анализ методов ТПР, используемых для принятия решений при качественном описании альтернатив: метод анализа иерархий (МАИ), метод анализа сетей (MAC), методы вербального анализа решений (ВАР): ЗАПРОС (ЗАмкнутые ПРоцедуры у Опорных Ситуаций) и OPtôlACC (ОРдинальная КЛАССификация), выявлены их недостатки.

Характерной чертой рассмотренных методов, за исключением методов ВАР, является тот факт, что в ситуациях принятия решений, характеризующихся различного рода НЕ-факторами, происходит явное (задание количественных характеристик ситуации принятия решений), или неявное (как в случае с МАИ и MAC) преобразование качественной информации в количественную. Данное преобразование в некоторых случаях необоснованно (например - в многокритериальной теории нолезности предполагается, что человек способен делать точные количественные измерения), а в некоторых - недопустимо (характеристика априори имеет качественную природу и не может быть измерена количественно).

В результате анализа методов принятия решений и полученной модели ЛПР были выделены следующие тенденции развития методов ТПР:

♦ усиление субъективной составляющей (например - введение разнообразных коэффициентов оптимизма/пессимизма в теории игр), что является, по нашему мнению, способом устранения неопределенности за счет использования субъективной модели предпочтений ЛПР;

♦ формализация интеллектуальных операций. Данная тенденция проявляется в человеко-машинных процедурах, а также в методах вербального анализа решений, которые, по нашему мнению, занимают промежуточное положение между классическими методами ТПР и методами искусственного интеллекта;

♦ обобщение методов ТПР (MAC - обобщение МАИ), следствием чего является расширение границ применимости методов.

Во второй главе на основе анализа методов ТПР проводилась их классификация. Как показал анализ, проведенный в главе 1, методы ВАР являются единственными методами, не преобразующими качественные суждения в количественные. Однако они имеют ряд значительных недостатков, которые существенно ограничивают область их применения:

1) требование непротиворечивости предпочтений ЛПР, хотя при решении реальных задач это условие не всегда можно выполнить;

2) требование независимости критериев, хотя в реальном мире практически нет независимых критериев. Возможность учета зависимости критериев позволит более тщательно смоделировать реальность;

3) значительное упрощение ЗПР, что обусловлено особенностями человеческой системы переработки информации: ограниченный объем кратковременной памяти, использование эвристик при решении задач большой размерности. Существующие подходы к развитию методов ВАР, такие как: снижение количества

вопросов ЛПР в процессе выявления предпочтений, а также использование порядковых и абсолютных шкал критериев, не позволяют их устранить. Следовательно, актуальна задача разработки новых методов, устраняющих выделенные недостатки.

Построение общей картины, которую формируют существующие методы ТПР -необходимый этап, который следует выполнить перед началом разработки нового метода. Для ее построения производилась классификация методов ТПР в соответствии с методом морфологического анализа - систематическим покрытием поля. В результате проведенного в главе 1 анализа, была выделена основная фактор-группа критериев, описывающих среду принятия решения - условие принятая решений DS: «определенность DS,, неопределенность DS2>, структурированность ЗПР ST. <хорошо структурированная ST{, слабо структурированная ST2, неструктурированная ST^>, время предъявления альтернативы AL: <до построения решающего правила ЛЬу, после построения решающего правила ALj>. В фактор-группу входят критерии, описывающие систему принятия решений - тип обоснованности VL: «формальный УЦ, неформальный (эвристический) VL^>, тип модели MD: "¡объективная MDX, смешанная MD2, субъективная МОъ>. Метод принятия решений характеризуется совокупностью оценок по выделенным критериям:

DMM = (DS,ST, AL,VL,MD). С использованием данной фактор-группы критериев была проведена классификация методов ТПР, результаты которой были использованы для построения «поля знаний», показанного на рис. 1, одним из методов морфологического анализа - методом систематического покрытия поля.

Пустые клетки на рис 1 могут интерпретироваться, по нашему мнению, двумя различными способами:

♦ в процессе анализа литературы нами не обнаружены методы ТПР, характеризующиеся парой оценок, на пересечении которых расположена клетка;

♦ не существует методов, которые характеризуются парой опенок, на пересечении которых расположена клетка.

IV-—_

— О«/1 ВЙ, гт, 1 гт, 1 »т> [ ж, 1 м, ! п., 1 кь 1 ив, \ ив,

в»/ Ж 1'А «й 10 11 » я " 23 24. 25 2«. 27,28, 29.30.31 3.12 : ' 11 12 17. 18. . 19 • ; 2"Д 8","'Г5Ч"('2'4."С«".ГУ " 9.13 7. ' 13 14.15,16, 14 15. ; 32; 20.22.23,24. 16 .33 . 25 26.27.28 ■ 29.30.31.33 3.10 3.10 11.12 17. 18. ' .». ; ...... 8.32 2,4,13,20, ■ 22.23.24. • 25,26,27 28.29,30 31 17.18. 10,11.12 3 17 19 18 19 5 6 7, "' 13*"14" '.V"'г 4 6 8 9.14, -20,22,23 7 8.16 15 16. 24,27,28 25 26. 32,33 29 31 30

\\ ^ ^ 11.20.22.23 24,25,26.27. 28 2». 30.31 2 4* 9,12*13 14 15.16 Го 55, и 36 . 22.23,24. : 25.26.27 ! 28 29.30 31 3.8 i2.3 4.12, 17 .13 18 19 10 11 20 8 5б. 122,23.24. ,30 - 27.28 29 ! 31 8 9 И "12.13 14' Г 2 3.4. 15.16, 15 ,8 16 17,18. 17, 18, 19 19

Рис. 1. Фрагмент классификационной таблицы методов принятия решений

Для формирования полного «поля знаний» о методах ТПР необходимо создать методы принятия решений, обладающие характеристиками оценок, на пересечении которых располагаются пустые клетки. По нашему мнению, процесс создания новых методов ТПР должен проходить в соответствии с основными принципами развития, одним из которых является принцип полярности. Данный принцип выражает идею двойственности любых объектов природы как фундаментального свойства реального мира. Развитие объекта происходит в результате синтеза двух противоположных начал.

В связи с этим, на основе методологии концептуального анализа и синтеза систем нами был разработан подход к синтезу методов ТПР, основанный на принципе полярности. Разработанный подход включает в себя следующие этапы:

1) Определение цели синтеза.

2) Выбор пары систем в качестве базы синтеза новой системы, совокупность наименований характеристик которых удовлетворяет поставленной цели. Желательно провести анализ базовых систем с выделением основных структурных элементов и выполняемых функций.

3) Проведение сравнительного анализа систем (подсистем) с использованием полярных шкал критериев На данном этапе необходимо выделить множество полярных свойств, которые соответствуют характеристикам систем (подсистем), входящих в базу синтеза.

4) Выбор базовой подсистемы, на основании которой синтезируется новая система. В качестве базовой выбирается подсистема, наиболее полно соответствующая цели синтеза, определенной в пункте 1.

5) Формирование требований к создаваемой системе (подсистеме) с учетом выбранной стратегии (цели), а также с учетом ограничений, накладываемых ранее синтезированными системами (подсистемами^.

6) Выбор элементов базовых систем, реализующих выдвинутые требования.

7) Формирование условий использования каждого элемента в новой системе.

8) Преобразование выбранных элементов или добавление новых элементов внешних систем для устранения противоречивости требований соседних элементов.

9) Компоновка подсистем с учетом выдвинутых требований из модифицированных элементов сравниваемых систем, а также из элементов внешних систем, удовлетворяющих требованиям.

10) Ресинтез (в случае необходимости) ранее созданных систем (подсистем).

11) Компоновка целевой системы с учетом выдвинутых требований из модифицированных элементов сравниваемых систем, а также из элементов внешних систем, удовлетворяющих требованиям.

На различных этапах данного метода синтеза каждый из методов ТПР, включенных в базу синтеза, рассматривается как система, состоящая из подсистем выявления предпочтений, принятия решений и т.д.

Для учета требования независимости критериев в методах ВАР, нами был синтезирован новый метод принятия решений, учитывающий зависимость критериев. Синтез состоял из этапов, соответствующих этапам предложенного подхода, основанного на принципе полярности.

Целью синтеза является создание метода ВАР, учитывающего зависимость критериев.

В качестве базы синтеза были выбраны метод ЗАПРОС и МАИ, поскольку МАИ учитывает зависимость критериев, а ЗАПРОС - является методом ВАР.

Для формирования требований к создаваемому методу был проведен сравнительный анализ методов, включенных в базу синтеза, с использованием полярных шкал. Результаты анализа приведены в таблице 1.

В качестве базовой подсистемы был выбран метод ЗАПРОС, поскольку он не преобразует качественные предпочтения ЛПР в количественные.

Для базовой системы сформированы следующие требования: допускать зависимость критериев и не требовать упрощения задачи принятия решений.

Заданным требованиям удовлетворяет иерархический подход, используемый в

МАИ.

Условием применимости иерархического подхода является наличие системы, преобразующей информацию между соседними уровнями иерархии.

В методе ЗАПРОС отсутствуют средства для преобразования информации между уровнями иерархии. Было выдвинуто требование к подсистеме преобразования информации - не переводить качественные суждения в количественные. В качестве требуемой подсистемы был использован метод вербальной классификации.

На следующем этапе нами проводился синтез подсистемы структурирования ЗПР в соответствии с основными этапами предложенного подхода к синтезу методов ТПР. Была определена цель синтеза - создать подсистему структурирования ЗПР, учитывающая за-

висимость критериев, и определена база синтеза - подсистемы выявления предпочтений методов МАИ и ЗАПРОС. Был проведен сравнительный анализ подсистем структурирования методов МАИ и ЗАПРОС, и выбрана базовая подсистема - подсистема структурирования метода МАИ. Были определены требования к базовой подсистеме - необходимо использовать критерии с вербальными оценками, и определена подсистема, реализующая выдвинутые требования - подсистема структурирования метода ЗАПРОС. Были опреде-пены условия использования подсистемы структурирования метода ЗАПРОС - требуется упорядочить вербальные оценки критериев, формирующих иерархию, по степени способствования проявлению критерия верхнего уровня.

Таблица /

Сравнительный анализ методов МАИ в ЗАПРОС_

Критерий МАИ ЗАПРОС

необходимость оценивания альтернатив в оценках по критериям Нет Да

оценивание относительного вклада альтернативы в критерий Да Нет

использование психологически-корректных способов получения информации от ЛПР и экспертов Нет. Требуется установка количественной оценки отношения Да. Требуется установить только тип отношения

использование только вербальных оценок Нет Да

время предъявления альтернативы До построения решающего правила После построения решающего правила

использование обобщенного критерия Да Нет

структуризация задачи принятия решения Да Нет

преобразование качественных суждений в количественные Да, посредством 9-бальной шкалы. Нет

указание степени превосходства Да Нет

характер работы с противоречиями в предпочтениях ЛПР Минимизация противоречий при помощи индекса согласованности Исключение противоречий при помощи замкнутых процедур

возможность коллективного принятия решений Да Нет

необходимость упрощения ситуации принятия решения Нет Да. Обусловлено особенностью человеческой системы переработки информации

Результат синтеза подсистемы структурирования ЗГТР метода ВЕРБА показан на рис. 2. В данной подсистеме используется, в отличие от МАИ, не иерархия критериев, а иерархия подзадач.

-Уровень 1

-Уровень 2 - •

Пидишама 1 ! „ • \ I упорядочению чмотяу |

|«т1«омА4 Оцвми умдоммы огиосигмъмо ВДИЧВрИ» 1 упор*»»* стиосктвпьмо мркгарм 1 упорадоты огндалмьно чммрия 1

КйП«рмй 2 Оценен | упорваочеш по чаюет*? ■

КвигврпЬв Ой***

уП0рЦДО<**<

Кеиг*0ий7 Оцими

упорно» отиеситапъно

КрМ«0ий8 О^мм упонад»*«'

-Уровень

2: Подсистема структурирования ЗПР метода ВЕРБА

Таблица 2

Характеристика метода ВЕРБА

Область применения Решение комбинированных задач классификации и ранжирования

Краткая характеристика Классификация допустимого множества альтернатив и их ранжировок в неструктурированных проблемных областях. Доопределение вербальных оценок альтернативы в ситуации нехватки информации для полноценного ее описания. Ранжирование альтернатив внутри классов решений

Сравнение с методами аналогами / прототипами Метод Тип Результат сравнения

ЗАПРОС А Повышение достоверности результатов принятия решения за счет использования иерархического подхода для описания задачи принятия решений. Создание дополнительной возможности классификации за счет введения в процедуру ранжирования классообразующей функции

ОРКЛАСС А Повышение достоверности результатов принятия решения за счет использования иерархического подхода для описания задачи принятия решений Создание дополнительной возможности ранжирования за счет введения в процедуру классификации ранжирующей функции, сформированную в процессе опроса ЛПР.

МАИ А Повышение эффективности процедуры опроса ЛПР за счет использования вербальных оценок по критерию. Возможность классификации альтернатив, имеющих неоднородное качественное описание Создание дополнительной возможности классификации за счет введения в процедуру ранжирования классообразующей функции.

Научная новизна Разработан новый метод ВАР, отличающийся от известных тем, что с целью учета зависимости критериев и расширения области применимости методов ВАР иерархический подход к принятию решений совмещен с методами вербальной классификации и ранжирования. В процессе опроса ЛПР одновременно формируется как классообразующая, так и функция ранжирования, что позволяет решать как задачи ранжирования и классификации, так и комбинированные задачи ранжирования и классификации: классифицировать ранжировку и ранжировать элементы внутри класса.

Систематическое использование подхода, основанного на принципе полярности, дало возможность синтезировать метод ВЕРБА, предназначенный для решения как задач классификации и ранжирования, так и комбинированных задач классификации / ранжирования. Характеристика метода показана в таблице 2. Символом «А» обозначен метод-аналог.

Показатели эффективности использования метода ВЕРБА:

• снижение размерности ЗПР за счет использования иерархического подхода;

• модульная структура метода ВЕРБА позволяет использовать решенные фрагменты задачи для решения новых задач;

• возможность ранжирования альтернатив внутри классов решений (ранжирование результата классификации);

• снижение количества вопросов в процессе выявления предпочтений при решении задач ранжирования, комбинированных задач ранжирования и классификации по сравнению с агрегацией методов вербального ранжирования и вербальной классификации за счет использования методом вербального ранжирования решающего правила метода вербальной классификации.

Для учета рассогласованных предпочтений одного ЛПР нами было разработано представление о специальных абстракциях - «квазиэкспертах», графическая интерпретация которых показана на рис. 3. Предпочтения каждого «квазиэксперта» являются непротиворечивыми, а предпочтение одного ЛПР является суперпозицией предпочтений каждого из «квазиэкспертов». Согласование предпочтений «квазиэкспертов» происходит при помощи методов статистики объектов нечисловой природы (нечисловой статистики): метода медиан рангов и метода согласования кластеризованных ранжировок. Основой математического аппарата нечисловой статистики является использование расстояний между объектами нечисловой природы и решений оптимизационных задач, а не операций суммирования данных, как в других областях статистики. В общем случае под нечисловыми данными понимают элементы пространств, не являющихся линейными (векторными), в которых нет операций сложения элементов и их умножения на действительное число.

Рис. 3. Графическое представление «квашжспсртов». Расстояние между «квазиэкспертами» соотве-

спиует Р-метрике

Величина рассогласованности между парой «квазиэксыертов» равна:

Ш'Т(А'В)>0'

О, Т(А,В) = 0,

к к

где: ¿¿(А,В)~ —¿>(/,у')| - расстояние Кемени для отношений А и В,

к к

Т(А, В) = У^тах(а(/, у), ¿>(/,у)), а(/,/),&(/,_/) - элементы квадратных матриц парных сравнений. Величина О может принимать значения от 0 до 1, при этом значение «О» соответствует полной согласованности ответов ЛПР, а «1» - полной рассогласованности.

Абстракции «квазиэксперты» были использованы для модификации процедуры выявления предпочтений в методе ЗАПРОС. Результатом выполнения данной процедуры является единая порядковая шкала (ЕПШ) вербальных оценок, которая используется в качестве решающего правила для установления частичного порядка на множестве альгерна-тив. Данная шкала может быть построена на основании предпочтений каждого из сформированных «квазиэкспертов». Для определения степени согласованности ЕПШ каждого из «квазиэкспертов» используется коэффициент конкордации Кендалла:

г - количество вербаш

где т - количество «квазиэкспергов», п - количество вербальных оценок ЕПШ,

т(и+П

__% -

где - ранг ] - й оценки, который присвоен ему 1 - м «квазиэкспертов»,

12 '

где Ц - количество связок (ядер) на ЕПШ, я, - количество элементов в / -ой связке для у -го «квазиэксперта».

На основе разработанного подхода к учету противоречий, нами был создан метод ВЕРБА, учитывающий противоречия (ВЕРБА-УПК). Метод предназначен для решения как задач классификации и ранжирования, так и комбинированных задач классификации / ранжирования при этом допустима частичная рассогласованность предпочтений ЛПР. Характеристика метода приведена в таблице 3. Символом «П» обозначен метод-прототип.

Таблица 3

Характеристика метода ВЕРБА-УПК

Область применения Решение комбинированных задач классификации и ранжирования

Краткая характеристика Классификация допустимого множества альтернатив и их ранжировок в иерархически-структурированных ЗПР Доопределение вербальных оценок альтернативы в ситуации нехватки информации для полноценного ее описания. Ранжирование альтернатив Синтез маски для выбора лучшей альтернативы с учетом ограничений, заданных в виде вербальных оценок критериев, расположенных на различных уровнях иерархически структурированной ЗПР. Допустима частичная рассогласованность предпочтений ЛПР

Сравнение с методами аналогами / прототипами Метод Тип Результат сравнения

ВЕРБА П Повышение эффективности процедуры опроса ЛПР за счет допустимости частичного рассогласования его предпочтений.

Научная новизна Разработан новый метод ВАР, решающий задачи ранжирования, классификации и комбинированные задачи ранжирования и классификации, отличающийся от метода-прототипа тем, что с целью повышения эффективности процедуры опроса ЛПР за счет учета частнчно-рассогласованных предпочтений процедура построения функции ранжирования и процедура ранжирования альтернатив усложнены путем использования абстракций - «квазиэкспертов» и методов статистики объектов нечисловой природы

Использование абстракций «квазиэкспертов» позволяет как снизить количество вопросов, задаваемых ЛПР в процессе выявления предпочтений, так и использовать их в процессе коллективного принятия решений.

В третьей главе описана архитектура созданного программного комплекса поддержки принятия решений ВЕРБА (ПК ППР ВЕРБА), описаны подсистемы, алгоритмы их функционирования и структуры данных. Все созданные методы ВАР реализованы в ПК ППР ВЕРБА.

ПК ППР ВЕРБА состоит из подсистем выявления предпочтений, принятия решений и база данных.

Архитектура ПК показана на рис. 4. На рисунке цифрами показаны- 1 - принадлежность альтернативы к классу решений; 2 - множество альтернатив для классификации / ранжирования; 3 - критерии, подзадачи принятия решений; 4 - подзадача принятия решений; 5 - подзадача принятия решений; б - решающее правило ранжирования; 7 - решающее правило классификация; 8 - совокупность решающих правил классификации/ ранжирования; 9 - ответ эксперта у опорной ситуации; 10 - множество критериев, оценок, подзадач в процессе структурирования ЗПР; 11 - множество критериев, оценок, подзадач в

процессе структурирования ЗПР; 12 - решающее правило ранжирования; 13 - решающее правило классификации; 14 - результат ранжирования альтернатив; 15 - результат классификации альтернатив; 16 - альтернатива с максимальным коэффициентом информативности; 17 - пара альтернатив для сравнения у опорной ситуации; 18 - результат классификации/ ранжирования.

Рис. 4. Архитектура ПК ППР ВЕРНА

Подсистема выявления предпочтений предназначена для построения критериального описания ЗПР, решающих правил ранжирования и классификации.

Подсистема принятия решений предназначена для решения задач классификации, ранжирования, а также комбинированных задач классификации и ранжирования на множестве заданных альтернатив.

База данных предназначена для хранения предпочтений ЛПР (решающих правил классификации и ранжирования) и результатов классификации.

ПК ППР ВЕРБА функционирует в следующих режимах:

1) режим структурирования ЗПР;

2) режим выявления предпочтений;

3) режим принятия решений.

В режиме структурирования ЗПР ЛПР выделяет критерии, принадлежащие им вербальные оценки, зависимости между критериями. Результатом работы ПК в этом режиме является иерархия подзадач принятия решений. Каждая подзадача представляет собой двухуровневую иерархию, состоящую из главного критерия (целевого критерия, критерия первого уровня), оценки которого упорядочены по качеству, и из множества подкритериев (критериев 2-го уровня), оценки которых упорядочены по степени способствования проявлению целевого критерия.

Выявление предпочтений ЛПР происходит в форме «вопрос - выбор m вариантов ответа». Результатом выявления предпочтений является решающее правило, позволяющее классифицировать и ранжировать полное множество альтернатив.

В режиме принятия решений задается множество альтернатив, имеющих оценки по критериям, принадлежащим различным уровням иерархии Далее проводится восходящая классификация альтернатив и ранжирование их внутри каждой подзадачи. Результатом восходящей классификации являются оценки критерия первого уровня иерархии. Результатом ранжирования является частичный порядок альтернатив внутри вербальных оценок целевых критериев.

В режиме принятия решений могут быть использованы решающие правила, полученные от различных ЛПР. Для согласования их решающих правил используются методы статистики объектов нечисловой природы: метод медиан рангов, медиана Кемени и метод согласования кластеризованных ранжировок.

Проектирование системы велось в соответствии с международным стандартом разработки программного обеспечения Rational Unified Process с использованием унифицированного языка моделирования UML.

Программно-методический комплекс реализован на языке Delphi 7.0 с использованием архитектуры клиент-сервер и может функционировать в операционных системах MS Windows 98/2000/ХР. Сервером служит СУБД Firebird 1.5. Комплекс также может эксплуатироваться локально, используя технологию Embedded Server.

В четвертой главе показаны примеры использования программно-методического комплекса.

При помощи разработанного программно-методического комплекса были решены технологические задачи, принадлежащие различным предметным областям: задача определения возможности возникновения дефектов литья (в ВолгГТУ), задача оценки архитектурного рисунка (в ВолгГАСУ), задачи выбора лучшего из предложенных проектных решений (в КНУСА), задача оценки персонала (в ООО «ЛУКОЙЛ-Нижневолжскнефтепродукт»), о чем свидетельствуют соответствующие акты апробации / внедрения.

На возможность возникновения литейных дефектов влияет множество факторов как физико-химической, так и технологической природы. Объективные модели определения вероятности отсутствуют и поэтому основная нагрузка при решении этой задачи ложиться на эксперта.

Был задан целевой критерий: верояшость возникновения газовых раковин со следующими вербальными оценками:

♦ низкая - при данной оценке возникновение брака невозможно;

♦ средняя - есть вероятность возникновения брака;

♦ высокая - обязательное появление брака при данном сочетании причин возникновения дефектов.

На основании оценок была выделена основная фактор-группа критериев, влияющих на возможность возникновения литейных дефектов. Фактор-группа содержит следующие критерии: газотворность стержней, газопроницаемость стрежней, газотворность формы, газопроницаемость формы, противодавление газа от неправильного подвода металла в форму, вентиляция стержней, вентиляция формы, правильность подвода металла в форму, металлостатическое давление, время заливки, температура металла.

Если учитывать всю фактор-группу критериев в одной ЗПР, то размерность задачи (количество состояний, которое необходимо классифицировагь) составляет 3й =177147. Для построения полной порядковой классификации с использованием ПК ПИР ВЕРБА ЛПР должно классифицировать в среднем 50% возможных состояний (остальные состояния классифицируются автоматически иа основании полученных ранее ответов), т.е. огве-3"

тить на — = 88574 вопросов. Кроме того, ЛПР необходимо будет классифицировать

альтернативы, имеющие сложное критериальное описание. Поэтому начальная факторгруппа критериев была разбита на подгруппы критериев. В первую подгруппу вошли критерии: газотворность стержней, газопроницаемость стержней, противодавление газа от неправильного подвода металла в форму, вентиляция формы. Во вторую подгруппу вошли критерии: газотворность стержней, газотворность формы, противодавление газа от неправильного подвода металла в форму, время заливки, вентиляция стержней. Иерархия критериев показана на рис. 5.

шшяшшшяяшшяшшяявшшяиштшттбьъ_ -|п| ^

Рис. 5. Иерархия критериев *торой подгруппы

Для построения правил классификации был проведен опрос ЛПР по каждой из групп критериев. Построенное правило классификации формирует частотные картины попадания парных комбинаций вербальных оценок критериев в границы классов решений, показанные иа рис. 6.

Рис. 6. Частота попадания парных комбинаций оценок в класс решений «Низкая»

Для классификации были заданы две отливки, имеющие оценки по критериям, приведенным в таблице 4.

Таблица. 4

Параметры отливок

Критерий Отливка 1 Отливка 2

Газотворность стержней Средняя Средняя

Газотворность формы Низкая Низкая

Противодавление газа от неправильного подвода металла в форму Среднее Низкое

Время заливки Низкое Низкое

Вентиляция стержней Высокое Среднее

В результате классификации были определены следующие возможности возникновения дефектов: отливка 1 - средняя, показанная на рис. 7, и отливка 2 - высокая. Обоснованием результатов классификации являются границы классов решений. Альтернатива относится к определенному классу решений, если она находится в критериальном пространстве, ограниченном верхней и нижней границей данного класса.

Рис. 7. Частоты парных комбинаций оценок альтернативы нОтлиека /», характерных для класса решений *Средняя»

Основные выводы и результаты работы •

На основе принципов системного анализа и синтеза разработана группа новых методов принятия решений в неструктурированных ЗПР, позволивших повысить эффективность процесса принятия решений при качественных критериях оценки альтернатив за счет увеличения допустимой размерности решаемых ЗПР, учета зависимости критериев и рассогласованных предпочтений ЛПР. Разработанные методы могут использоваться в процессе коллективного принятия решений. На основании анализа базиса, функциональной и морфологической структур основных методов принятия решений проведена их систематизация, которая позволила определить тенденции их развития и построить «поле знаний» методом морфологического анализа - метода «систематического покрытия поля». Разработан подход к синтезу методов принятия решений, основанный на комбинировании полярных в некоторых отношениях их элементов, и поставлены задачи синтеза новых методов ВАР.

Разработаны модели и алгоритмы новых методов принятия решений, позволяющие автоматизировать процесс принятия решений при качественных критериях оценки альтернатив.

Разработан новый способ учета рассогласованных предпочтений ЛПР на основе введения абстракций - «квазиэкспертов». Рассогласованные предпочтения ЛПР представляются совокупностью предпочтений «квазиэкспертов». Для согласования предпочтений «квазиэкспергов» предложено использовать методы статистики объектов нечисловой природы.

В соответствии с международными стандартами проектирования автоматизированных систем создан ПК ПТТР ВЕРБА, реализующий разработанные в диссертационной работе методы.

ПК ППР ВЕРБА был использован для решения ряда типовых и практических задач в ВолгГТУ, ВолгГАСУ, КНУСА и ООО «ЛУКОЙЛ-Нижневолжскнефтепродукт», о чем свидетельствуют соответствующие акты внедрения и апробации.

Основные результаты диссертации изложены в следующих работах

1) Олейников, Д.П Разработка системы принятия решений на основе метода «ЗАПРОС» / Д.П. Олейников, JI.H Бутенко // Новые информационные технологии. Разработка и аспекты применения: Тр. VI всерос. науч. конф. с межд. учас., Таганрог, 27-28.11 / Таганрог гос. радиотехн. ун-т и др. - [Таганрог], 2003. - С. 209 -211.

2) Олейников, Д.П. Анализ возможностей совершенствования методов вербального оценивания / Д.П. Олейников, Л.Н. Бутенко // Успехи современного естествознания: науч. - теоретич журнал- Приложение №1. Материалы XXXI Между нар. конф. IT+SE'2004. - 2004. - №5. - С. 42-43.

3) Олейников, Д.П. Анализ метода «Запрос» (замкнутые процедуры у опорных ситуаций) / Д.П. Олейников, Л.Н. Бутенко // Известия ВолгГТУ. Сер. Концептуальное проектирование в образовании, технике и технологии: Межвуз. сб. науч статей / ВолгГТУ. - Волгоград, 2004.-Вып. 1,№5,- С 61-64.

4) Олейников, Д.П. Модель эксперта / Д.П. Олейников, Л.Н. Бутенко // Информационные технологии в образовании, технике, медицине: Матер, междунар. конф., Россия, Волгоград, 18-22 окт. 2004 / ВолгГТУ и др. - Волгоград, 2004. -Т. 2. - С. 218-220.

"5) Олейников, Д П. Гетеродинамика Использование принципа полярности в концептуальном проектировании систем / Д.В. Бутенко, Л.Н. Бутенко, Д П. Олейников // Интеллектуальные системы (AIS'05). Интеллектуальные САПР (CAD-2005): тр. междунар науч.-техп. конф-ций, Дивноморское, 3-10.09.05 / Таганрог, гос. радиотехн. ун-т и др. - М.: Физматлит, 2005. - Т.2. - С.20-22.

6) Олейников, Д.П. Использование иерархического подхода для частичного ранжирования альтернатив при качественной оценке / Д.П. Олейников, Л.Н. Бутенко // Системные проблемы надежности, качества, информационных и электронных технологий (Инноватика - 2005): матер. X Междунар. конф и Рос. науч. школы / Науч. центр «АСОНИКА» и др. - М.: Радио и связь, 2005. - 4.6. - С. 122 - 127.

7) Олейников, Д П. Использование иерархического подхода к декомпозиции задачи в методах вербального анализа решений / Д.П. Олейников, Л Н. Бутенко // Успехи современного естествознания: науч. - теоретич. журнал / - М. - 2005. - №9. - С. 81-82.

8) Олейников, Д.П. Использование принципа полярности в концептуальном проектировании систем / Д.В. Бутенко, Л Н. Бутенко, Д.П. Олейников // Системные проблемы надежности, качества, информационных и -электронных технологий (Инно-

ватика - 2005): матер. X Междунар. конф. и Рос. науч. школы / Науч. центр «АСОНИКА» и др - М.: Радио и связь, 2005. - Ч.З. - С. 184 - 186.

9) Олейников, Д.П. Метод согласования качественных предпочтений эксперта в вербальном анализе решений / Д.П. Олейников // Системные проблемы надежности, качества, информационных и электронных технологий (Инноватика - 2005): матер

• X Междунар. конф. и Рое. науч. школы / Науч. центр «АСОНИКА» и др. - М.: Радио и связь, 2005. - 4.6. - С.115 - 121.

10) Олейников, Д.П. Новые возможности методов вербального анализа решений / Д.П. Олейников, Л.Н. Бутенко, С.П. Олейников.// Фундаментальные исследования': науч. - теоретич. журнал / - М. - 2005. - №7. - С. 80-81.

11) Олейников, Д.П. Обоснование результатов ранжирования альтернатив при иерархическом подходе / Д.П. Олейников, Л Н-. Бутенко // Информационные технологии моделирования и управления: науч.-техн. журнал / - 2005. - Вып 4. - С. 562 - 566.

12) Олей ников, Д.П. Определение уровня рассогласованности предпочтений эксперта в методе вербального анализа решений «ЗАПРОС» / Д.П. Олейников, Л.Н. Бутенко // Фундаментальные исследования: науч. - теоретич журнал/-М. - 2005. - №7 -С 39-40.

13) Олейников, Д.П. Построение систематики методов принятия решений / Д П. Олейников, Л.Н Бутенко // Успехи современного естествознания- науч - теоретич. журнал / - М. - 2005. - №5. - С. 59.

14) Олейников, Д.П. Применение иерархического подхода для учета зависимости критериев в методах вербального анализа решений / Д.П. Олейников, Л.Н. Бутенко // Информационные технологии в науке и образовании' матер. Междунар. науч. -практ. интернет - конф., июнь - октябрь 2005 г. / Юж. - Рос. гос. ун-т экономики и сервиса и др. - Шахты, 2005. - С. 17.

15) Олейников, Д.П. Применение методов статистики объектов нечисловой природы в вербальном анализе решений / Д.П. Олейников, Л.Н. Бутенко И Успехи современного естествознания: науч. - теоретич. журнал / - М. - 2005. - №9. - С. 79-81.

16) Олейников, Д.П. Применение методов статистики объектов нечисловой природы для учета частично-рассогласованных предпочтений эксперта в методе вербального анализа решений / Д.П. Олейников, Л.Н. Бутенко // Проблемы качества, безопасности и диагностики в условиях информационного общества. КБД-Инфо - 2005: матер, науч. -практ. конф., г.Сочи, 1-10 октября 2005 г. / Моск. гос ин-т электроники и математики и др. - М., 2005. - С. 150-152.

К«-2 7 9А?739

17) Олейников, Д.П. Принятое решений при неоднородном качественном описании альтернатив / Д.П. Олейников, Л.Н. Бутенко // Фундаментальные исследования: науч. - теоретич. журнал / - М. - 2005. - №7. - С. 37-39.

18) Олейников, Д.П. Разработка процедуры выявления предпочтений эксперта в процессе принятия решений в неструктурированных предметных областях / Д.П. Олейников, Л.Н. Бутенко// Системы управления и информационные технологии: науч. - технич. журнал / - 2005. - №5(22). - в печати.

19) Олейников, Д.П. Разработка процедуры согласования качественных предпочтений эксперта / Д.П. Олейников // Системные проблемы надежности, качества, информационных и электронных технологий (Инноватика - 2005): матер. X Междунар. конф. и Рос. науч. школы / Науч. центр «АСОНИКА» и др. - М.: Радио и связь, 2005. - 4.3.-С.250-255.

20) Олейников, Д.П. Синтез методов принятия решений на основе принципа полярности / Д.П. Олейников, Л.Н. Бутенко // Успехи современного естествознания: науч. -теоретич. журнал/-М. -2005. -№11.-С. 34-36.

21) Олейников, Д.П. Синтез структурированного представления задачи принятия решений метода ВЕРБА на основе принципа полярности / Д.П. Олейников, Л.Н. Бутенко // Современные наукоемкие технологии: науч. - теоретич. журнал / - М. -2005. -№8.-С. 28-29.

22) Олейников, Д.П. Частичное ранжирование альтернатив в методе вербального анализа решений с использованием иерархического подхода / Д.П. Олейников, Л.Н. Бутенко // Системные проблемы надежности, качества, информационных и электронных технологий (Инноватика - 2005): матер. X Междунар. конф. и Рос. науч. школы / Науч. центр «АСОНИКА» и др. - М.: Радио и связь, 2005. - Ч.З. - С.255 -258.

Подписано в печать <¿6.0{.2006 г. Заказ № 35 . Тираж 100 экз. Печ. л. 1,0. Формат 60 х 84 1/16. Бумага офсетная. Печать офсетная.

Типография «Политехник» Волгоградского государственного технического университета. 400131, Волгоград, ул. Советская, 35

Оглавление автор диссертации — кандидата технических наук Олейников, Денис Петрович

Аннотация.

Список сокращений.

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ СОВРЕМЕННОГО СОСТОЯНИЯ МЕТОДОВ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ.

1.1. Основные определения теории принятия решений.

1.2. Модель деятельности лица, принимающего решения.

1.3. Анализ методов теории принятия решений.

1.4. Основные стадии в методах принятия решений.

Краткие выводы по разделу.

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ И МЕТОДОВ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ КАЧЕСТВЕННОМ ОПИСАНИИ АЛЬТЕРНАТИВ.

2.1. Методы морфологического анализа Цвики.

2.2. Построение классификации методов теории принятия решений.

2.3. Подход к синтезу методов принятия решений на основе принципа полярности

2.4. Синтез вербального минимаксного критерия.

2.5. Синтез иерархического метода принятия решений, учитывающего зависимость критериев.

2.5.1. Учет неравнозначности критериев.

2.5.2. Учет зависимости критериев.

2.6. Учет рассогласованных предпочтений ЛПР.

2.6.1. Применение методов статистики объектов нечисловой природы для согласования предпочтений ЛПР.

2.6.2. Модель «квазиэксперта».

2.7. Разработка методов принятия решений в неструктурированных проблемных областях.

2.7.1. Разработка метода вербальной классификации.

2.7.2. Использование разработанных подходов к учету зависимости критериев и частично-рассогласованных предпочтений ЛПР для создания новых методов ВАР.

Краткие выводы по разделу.

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНО-МЕТОДИЧЕСКОГО КОМПЛЕКСА ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ.

3.1. Архитектура программно-методического комплекса.

3.2. Подсистема структурирования задачи принятия решений.

3.3. Подсистема выявления предпочтений ЛПР.

3.4. Подсистема принятия решений.

Краткие выводы по разделу.

ГЛАВА 4. ПРИМЕРЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ПРОГРАММНО-МЕТОДИЧЕСКОГО

КОМПЛЕКСА.

4.1. Решение комбинированной задачи классификации - ранжирования.

4.2. Решение типовой задачи ранжирования.

4.3. Определение возможности возникновения литейного дефекта.

4.4. Решение задачи оценки персонала.

4.5. Решение задачи оценки архитектурного рисунка.

4.6. Решение задачи выбора транспортного средства.

Краткие выводы по разделу.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ.

Публикации по теме диссертации.

Введение 2006 год, диссертация по информатике, вычислительной технике и управлению, Олейников, Денис Петрович

Актуальность. В настоящее время большинство задач, решаемых в технической, экономической, социальной, управленческой и других видах деятельности, имеют тенденцию к учету все большего количества взаимодействующих факторов. В связи с возрастающей сложностью задач принятие решений становится нетривиальным процессом, а неверное решение влечет значительные убытки. При этом необходимо получить наилучшее решение в кратчайшие сроки. Одним из препятствий для достижения этой цели является естественный ограничитель - особенность человеческой системы переработки информации, а именно, ограниченный объем кратковременной памяти, не позволяющий одновременно учитывать многие параметры решаемой задачи. Это обусловливает необходимость создания средств автоматизации процесса принятия решений. Значительный вклад в развитие научного направления, в рамках которого решаются задачи с учетом многих критериев, внесли ученые А.В. Андрейчиков, О.Н. Андрейчикова, Е.С. Венцтель, О.И. Ларичев, В.В. Подиновский, С.В. Микони, Г.С. Поспелов, Э.А. Трахтенгерц, Л. Заде, А. Ньюэлл, Р.Л. Кини, Дж. фон Нейман, X. Райфа, Б. Руа, Т.Л. Саати, Г. Саймон и др.

Типовыми задачами принятия решений (ЗПР) являются: выбор наилучшего варианта решения, упорядочивание имеющихся вариантов решений, а также задача классификации.

Актуальными направлениями, в которых применяются методы теории принятия решений (ТПР), являются концептуальное проектирование систем и САПР. Для данных направлений характерны как задачи выбора лучшего решения из множества вариантов, так и задачи упорядочения множества вариантов решений по степени их способствования достижению поставленной цели синтеза. Качество принимаемых проектных решений во многом определяется результатами начального этапа проектирования. Типовыми задачами, решаемыми на начальных этапах проектирования, являются: формирование множества вариантов решений, определение наиболее эффективного принципа действия и формирование технического решения. Решение перечисленных задач требует перебора и оценивания значительного количества альтернатив, при этом возникают ситуации, в которых альтернативы могут быть описаны только качественно. Полной их формализации препятствуют различные НЕ-факторы: неполнота, неточность, недоопределейность, некорректность, неоднозначность и др. Учитывая сложность проектируемого объекта и принципиальную неустранимость неопределенности, имеющейся на начальном этапе проектирования, необходимым является анализ возможностей новых информационных технологий и реализация на их основе новых конструктивных механизмов, обеспечивающих направленный поиск оптимальных вариантов и обоснование принимаемых проектных решений. С этой целью необходимо создавать системы поддержки принятия решений (СППР), которые позволяют формализовать опыт проектировщиков, использующих традиционные технологии, и, учитывая возможности новых информационных технологий, могут помочь принять решение.

Проектные процедуры, отражающие смысл действий над разрабатываемым объектом могут быть описаны моделью, показанной на рис. 1.1.

Рис. 1. Последовательность процедур проектирования нового объекта

На рисунке показаны только общие инвариантные процедуры, присущие любому процессу инженерного проектирования нового объекта. К их числу относятся: генерация идей, выбор наиболее целесообразной идеи, синтез структуры будущего объекта, анализ параметров структур и выбор наиболее оптимальной структуры.

Одним из перспективных направлений ТПР, разработанным О.И. Ларичевым и Е.М. Мошкович, является вербальный анализ решений (ВАР), в рамках которого созданы методы, предназначенные для решения слабоструктурированных и неструктурированных задач. Данные методы используют качественные описания вариантов решения и ситуаций принятия решения. Эти методы не преобразовывают качественные предпочтения лица, принимающего решения (ЛПР), в числа, что позволяет без потери семантики выполнять процесс принятия решения.

Целью работы является разработка моделей, методов и средств автоматизации оценки альтернатив, описываемых качественными критериями, для повышения эффективности процесса принятия решений.

Для достижения указанной цели необходимо решить задачи:

1) на основе системного подхода проанализировать методы ТПР;

2) осуществить постановку задачи поиска новых методов качественной оценки альтернатив;

3) разработать модели и методы качественной оценки альтернатив в соответствии с поставленной задачей поиска;

4) разработать программный комплекс поддержки принятия решений при качественных критериях оценки альтернатив, реализующий разработанные методы. Объектом исследования в диссертационной работе являются информационные объекты и процессы при принятии решений.

Научная новизна работы состоит в следующем:

2. Разработан подход к синтезу методов принятия решений на основе принципа полярности.

Практическую значимость работы составляют:

1. Подход к синтезу методов принятия решений на основе принципа полярности.

2. Группа разработанных методов ВАР.

3. Созданный программный комплекс поддержки принятия решений ВЕРБА (ПК ППР ВЕРБА), который может быть использован в коллективном принятии решений; позволяющий решать комбинированные задачи классификации и ранжирования альтернатив, имеющих неоднородное качественное описание, учитывать зависимости критериев, поддерживать поэтапное формирование модели ЗПР с учетом имеющейся информации о предметной области.

Реализация и внедрение результатов. ПК ППР ВЕРБА внедрен Волгоградском государственном архитектурно-строительном университете (ВолгГАСУ) для решения задачи оценки вступительного архитектурного рисунка; в Волгоградском государственном техническом университете (ВолгГТУ), на кафедре САПР и ПК при определении возможности возникновения дефектов литья; в Киевском национальном университете строительства и архитектуры (КНУСА) для решения задачи выбора лучшего из предложенных проектных решений; в ООО «ЛУКОЙЛ-Нижневолжскнефтепродукт» для решения задачи оценки персонала.

В первой главе диссертации на основе принципов системного подхода дано описание процесса принятия решений, выделены его основные этапы, а также описаны задачи принятия решений, встречающиеся на ранних этапах проектирования.

Анализ методов ТПР проведен с выделением функциональной и морфологической структур, базисов, областей применения и ограничений методов. Также проведен анализ методов ТПР, используемых для принятия решений при качественном описании альтернатив и выявлены их недостатки.

Во второй главе на основе анализа методов ТПР проводилась их систематизация. Для представления общей картины, которую формируют созданные к настоящему времени методы принятия решений, производилось построение их классификации в соответствии с принципом морфологического анализа - «систематическое покрытие поля».

В результате анализа методов принятия решений и полученной модели эксперта была определена основная тенденция развития методов ТПР — усиление субъективной составляющей (например - введение разнообразных коэффициентов оптимизма в теории игр), что делает актуальной задачу интеллектуализации возможно большего числа стадий (формализации проводимых экспертом операций). Отмечена тенденция расширения границ применимости методов. Однако достичь значительного их расширения за счет простой агрегации существующих методов, по нашему мнению, невозможно. В связи с этим, на основе методологии концептуального анализа и синтеза систем нами был разработан подход к синтезу методов принятия решений, основанный на принципе полярности.

Систематическое использование подхода, основанного на принципе полярности, дало возможность синтезировать группу методов принятия решений, использующих иерархический подход и предназначенных как для решения задач классификации, так и для решений комбинированных задач классификации и ранжирования.

В третьей главе описана архитектура созданного программно-методического комплекса поддержки принятия решений ВЕРБА (ПК ППР ВЕРБА), описаны подсистемы, алгоритмы их функционирования и структуры данных. Все созданные методы ВАР реализованы в ПК ППР ВЕРБА.

ПК ППР ВЕРБА функционирует в следующих режимах:

1) режим структурирования ЗПР;

2) режим выявления предпочтений;

3) режим принятия решений.

Проектирование системы проводилось в соответствии с международным стандартом разработки программного обеспечения Rational Unified Process с использованием унифицированного языка моделирования UML.

В четвертой главе показаны примеры использования программно-методического комплекса на примере следующих задач:

1) типовая задача классификации (на примере задачи выбора проекта постройки аэропорта);

2) типовая задача ранжирования (на примере задачи отбора научно-технических проектов прикладного назначения);

3) задача выбора транспортного средства для транспортировки хрупких грузов;

4) определение возможности возникновения литейного дефекта;

5) определения соответствия сотрудника требованиям «резерва»;

6) оценка вступительного архитектурного рисунка.

Созданный программно-методический комплекс прошел практическую апробацию ВолгГТУ, ВолгГАСУ, КНУСА и в ООО «ЛУКОЙЛ-Нижневолжскнефтепродукт», о чем свидетельствуют соответствующие акты внедрения и апробации.

1. АНАЛИЗ СОВРЕМЕННОГО СОСТОЯНИЯ МЕТОДОВ ПРИНЯТИЯ

РЕШЕНИЙ

Заключение диссертация на тему "Принятие решений при качественных критериях оценки альтернатив"

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ

1. На основе принципов системного анализа и синтеза разработана группа новых методов принятия решений в неструктурированных ЗПР, позволивших повысить эффективность процесса принятия решений при качественных критериях оценки альтернатив за счет увеличения допустимой размерности решаемых ЗПР, учета зависимости критериев и рассогласованных предпочтений ЛПР. Разработанные методы могут использоваться в процессе коллективного принятия решений.

2. На основании анализа базиса, функциональной и морфологической структур основных методов принятия решений проведена их систематизация, которая позволила определить тенденции их развития и построить «поле знаний» методом морфологического анализа - метода «систематического покрытия поля».

3. Разработан подход к синтезу методов принятия решений, основанный на комбинировании полярных в некоторых отношениях их элементов, и поставлены задачи синтеза новых методов ВАР.

4. Разработаны модели и алгоритмы новых методов принятия решений, позволяющие автоматизировать процесс принятия решений при качественных критериях оценки альтернатив.

5. Разработан новый способ учета рассогласованных предпочтений ЛПР на основе введения абстракций - «квазиэкспертов». Рассогласованные предпочтения ЛПР представляются совокупностью предпочтений «квазиэкспертов». Для согласования предпочтений «квазиэкспертов» предложено использовать методы статистики объектов нечисловой природы.

6. В соответствии с международными стандартами проектирования автоматизированных систем создан ПК ППР ВЕРБА, реализующий разработанные в диссертационной работе методы.

7. ПК ППР ВЕРБА был использован для решения ряда типовых и практических задач в ВолгГТУ, ВолгГАСУ, КНУСА и ООО «ЛУКОЙЛ-Нижневолжскнефтепродукт», о чем свидетельствуют соответствующие акты внедрения и апробации. щ

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1) Олейников, Д.П. Разработка системы принятия решений на основе метода «ЗАПРОС» / Д.П. Олейников, Л.Н. Бутенко // Новые информационные технологии. Разработка и аспекты применения: Тр. VI всерос. науч. конф. с межд. учас., Таганрог, 27-28.11 / Таганрог, гос. радиотехн. ун-т и др. - [Таганрог], 2003. - С. 209 -211.

2) Олейников, Д.П. Анализ возможностей совершенствования методов вербального оценивания / Д.П. Олейников, Л.Н. Бутенко // Успехи современного естествознания: науч. - теоретич. журнал: Приложение №1. Материалы XXXI Междунар. конф. IT+SE'2004. - 2004. - №5. - С. 42-43.

3) Олейников, Д.П. Анализ метода «Запрос» (замкнутые процедуры у опорных ситуаций) / Д.П. Олейников, Л.Н. Бутенко // Известия ВолгГТУ. Сер. Концептуальное проектирование в образовании, технике и технологии: Межвуз. сб. науч. статей / ВолгГТУ. - Волгоград, 2004. -Вып. 1, №5, - С. 61-64.

4) Олейников, Д.П. Модель эксперта / Д.П. Олейников, Л.Н. Бутенко // Информационные технологии в образовании, технике, медицине: Матер, междунар. конф., Россия, Волгоград, 18-22 окт. 2004. / ВолгГТУ и др. - Волгоград, 2004. -Т. 2. -С. 218-220.

5) Олейников, Д.П. Гетеродинамика. Использование принципа полярности в концептуальном проектировании систем / Д.В. Бутенко, Л.Н. Бутенко, Д.П. Олейников // Интеллектуальные системы (AIS'05). Интеллектуальные САПР (CAD-2005): тр. междунар. науч.-техн. конф-ций, Дивноморское, 3-10.09.05 / Таганрог, гос. радиотехн. ун-т и др. - М.: Физматлит, 2005. - Т.2. - С.20-22.

6) Олейников, Д.П. Гетеродинамика. Использование принципа полярности в концептуальном проектировании систем / Д.В. Бутенко, Л.Н. Бутенко, Д.П. Олейников // Системные проблемы надежности, качества, информационных и электронных технологий (Инноватика - 2005): матер. X Междунар. конф. и Рос. науч. школы / Науч. центр «АСОНИКА» и др. - М.: Радио и связь, 2005. - Ч.З. - С. 184 -186.

7) Олейников, Д.П. Использование иерархического подхода для частичного ранжирования альтернатив при качественной оценке / Д.П. Олейников, Л.Н. Бутенко // Системные проблемы надежности, качества, информационных и электронных технологий (Инноватика - 2005): матер. X Междунар. конф. и Рос. науч. школы / Науч. центр «АСОНИКА» и др. - М.: Радио и связь, 2005. - 4.6. - С.122 - 127.

8) Олейников, Д.П. Использование иерархического подхода к декомпозиции задачи в методах вербального анализа решений / Д.П. Олейников, Л.Н. Бутенко // Успехи современного естествознания: науч. - теоретич. журнал / Академия естествознания -2005. -№9.-С. 81-82.

10) Олейников, Д.П. Новые возможности методов вербального анализа решений / Д.П. Олейников, J1.H. Бутенко, С.П. Олейников.// Фундаментальные исследования: науч. -теоретич. журнал / Академия естествознания. - 2005. - №7. - С. 80-81.

11) Олейников, Д.П. Обоснование результатов ранжирования альтернатив при иерархическом подходе / Д.П. Олейников, JI.H. Бутенко // Информационные технологии моделирования и управления: науч.-техн. журнал / - 2005. - Вып. 4. - С. 562-566.

12) Олейников, Д.П. Определение уровня рассогласованности предпочтений эксперта в методе вербального анализа решений «ЗАПРОС» / Д.П. Олейников, JI.H. Бутенко // Фундаментальные исследования: науч. - теоретич. журнал / Академия естествознания. - 2005. - №7. - С. 39-40.

13) Олейников, Д.П. Построение систематики методов принятия решений / Д.П. Олейников, JI.H. Бутенко // Успехи современного естествознания: науч. - теоретич. журнал / Академия естествознания - 2005. - №5. - С. 59.

14) Олейников, Д.П. Применение иерархического подхода для учета зависимости критериев в методах вербального анализа решений / Д.П. Олейников, JI.H. Бутенко // Информационные технологии в науке и образовании: матер. Междунар. науч. - практ. интернет - конф., июнь - октябрь 2005 г. / Юж. - Рос. гос. ун-т экономики и сервиса и др. - Шахты, 2005. - С. 17.

15) Олейников, Д.П. Применение методов статистики объектов нечисловой природы в вербальном анализе решений / Д.П. Олейников, JI.H. Бутенко // Успехи современного естествознания: науч. - теоретич. журнал / Академия естествознания - 2005. — №9. -С. 79-81.

16) Олейников, Д.П. Применение методов статистики объектов нечисловой природы для учета частично-рассогласованных предпочтений эксперта в методе вербального анализа решений / Д.П. Олейников, JI.H. Бутенко // Проблемы качества, безопасности и диагностики в условиях информационного общества. КБД-Инфо - 2005: матер, науч. -практ. конф., г.Сочи, 1-10 октября 2005 г. / Моск. гос. ин-т электроники и математики и др. - М., 2005. - С. 150-152.

17) Олейников, Д.П. Принятие решений при неоднородном качественном описании альтернатив / Д.П. Олейников, JI.H. Бутенко // Фундаментальные исследования: науч. - теоретич. журнал / Академия естествознания - 2005. - №7. - С. 37-39.

18) Олейников, Д.П. Разработка процедуры выявления предпочтений эксперта в процессе принятия решений в неструктурированных предметных областях / Д.П. Олейников, JI.H. Бутенко// Системы управления и информационные технологии: науч. - технич. журнал / - 2005. - №5(22). - в печати.

20) Олейников, Д.П. Синтез методов принятия решений на основе принципа полярности / Д.П. Олейников, JI.H. Бутенко // Успехи современного естествознания: науч. -теоретич. журнал / Академия естествознания - 2005. - №11. - С. 34 — 36.

Библиография Олейников, Денис Петрович, диссертация по теме Системы автоматизации проектирования (по отраслям)

1. Андрейчиков А.В. Математические модели и программные средства принятия и синтеза решений в экономике и бизнесе: Монография / ВолгГТУ. Волгоград, 2004. -208 с.

2. Андрейчиков А.В. Математические модели и средства аналитического планирования на основе метода анализа иерархии: Монография/ А.В. Андрейчиков, М.А. Кузнецов, О.Н. Андрейчикова / ВолгГТУ. Волгоград, 2004. - 224 с.

3. Андрейчиков А.В. Нечеткие модели и средства для принятия решений на начальных этапах проектирования: Монография/ А.В. Андрейчиков, П.В. Терелянский, A.M. Шахов / ВолгГТУ. Волгоград, 2004. - 140 с.

4. Ашихмин И.В., Ройзензон Г.В. Выбор лучшего объекта на основе парных сравнений на подмножествах критериев. Режим доступа: http://www.raai.org/about/persons/royzenzon/pages/ISARAS2001.pdf.

5. Бакнелл Джулиан М. Фундаментальные алгоритмы и структуры данных в Delphi: Пер. с англ. / Джулиан М. Бакнелл. СПб: ООО «Диасофт», 2003. - 560 с.

6. Бенайюн Р., Ларичев О., Моитгольфье Ж., Тернии Ж. Линейное программирование при многих критериях: метод ограничений // Автоматика и телемеханике. 1971. №8.

7. Буч Г., Рамбо Д., Джекобсон А. Язык UML. Руководство пользователя: Пер. с англ. -М.: ДМК, 2002.-432 с.

8. Варфоломеев В.И., Воробьев С.Н. Принятие управленческих решений: Учеб. Пособие для ВУЗов. М.:КУДИЦ-ОБРАЗ, 2001.

9. Воинов Б.С. Информационные технологии и системы: Монография. В 2 кн. Книга I. Методология синтеза новых решений. Нижний Новгород: Изд-во ННГУ им. Н.И. Лобачевского, 2001. - 404 с.

10. П.Геловани В.А., Башлыков А.А., Бритков В.Б., Вязилов Е.Д. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений в нештатных ситуациях с использованием информации о состоянии природной среды. М.: Эдиториал УРСС, 2001. - 304 с.

11. Гурский Д.А., Турбина Е.С. Вычисления в Mathcad 12. СПб.: Питер, 2006. - 544 с.

12. Дайер Дж. Многоцелевое программирование с использованием человеко-машинных процедур. Вопросы анализа и процедуры принятия решений. — М.: Мир, 1976.

13. Дружинин В.В., Конторов Д.С., Конторов М.Д. Введение в теорию конфликта. М.: Радио и связь, 1989. - 288 с.

14. Дубров A.M., Лагоша Б.А., Хрусталев Е.Ю., Барановская Т.П. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе. — М.: Финансы и Статистика, 2001, 224 с.

15. Жуковский В.И., Жуковская Л.В. Риск в многокритериальных и конфликтных системах при неопределенности / Под. ред. B.C. Молоствова. М.: Едиторириал УРСС, 2004.-272 с.

16. Заде Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. -М.: Мир, 1976. 165 с.

17. Искусственный разум. Режим доступа: http://neural.narod.ru.

18. Кандырин Ю.В., Шкурина Г.Л. Процедуры генерации и выбора при проектировании технических объектов: Уч. пособ / ВолгГТУ. Волгоград, 1999. 64 с.

19. Квантрани Т. Rational Rose и UML. Визуальное моделирование: Пер. с англ. М.: ДМК Пресс, 2001.- 176 с.

20. Кини Р.Л., Райфа X. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения. -М.: Радио и связь, 1981.

21. Князевская Н.В., Князевский B.C. Принятие рискованных решений в экономике и бизнесе. -М.: Издательско-книготорговое объединение ЭБМ-Контур, 1998,160 с.

22. Ковязин А., Востриков С. Мир InterBase. Архитектура, администрирование и разработка приложений баз данных в InterBase/FireBird/Yafifil. Издание 3-е, дополненное. М.: КУДИЦ-ОБРАЗ; СПб.: Питер, 2005. - 496 с.

23. Крачтен Филипп. Введение в Rational Unified Process. 2-е изд.: Пер с англ. М.: Издательский дом «Вильяме», 2002. - 240 с.

24. Лабскер Л.Г., Бабешко Л.О. Игровые методы в управлении экономикой и бизнесом. -М.: Дело, 2001,464 с.

25. Ларичев О.И., Ашихмин И.В., Ройзензон Г.В., Фуремс Е.М. Поддержка выбора лучшего объекта на основе независимости критериев по предпочтениям и транзитивности. Режим доступа: http://raai.Org/library/ainews/2003/4/ashihmin.zip.

26. Ларичев О.И., Кочин Д.Ю., Устиновичюс Л.Л. Вербальный метод определения эффективности инвестиций в строительстве. Режим доступа: http://www.tsi.lv/RSR/v72/art04larichevcm&nt722003.pdf.

27. Ларичев О.И. Методологические проблемы практического применения системного анализа // Системные исследования. Методологические проблемы. Ежегодник / Под ред. Д.М. Гвишиани, В.Н. Садовского. -№ 11. 1979. М.: Наука, 1980. С. 210 - 219.

28. Ларичев О.И. Наука и искусство принятия решений. -М.: Наука, 1979. 200 с.

29. Ларичев О.И. Объективные модели и субъективные решения. -М.: Наука, 1987. 191 с.

30. Ларичев О.И., Петровский А.Б. Системы поддержки принятия решений. Современное состояние и перспективы развития. // Итоги науки и техники. Серия Техническая кибернетика. М. ВИНИТИ, 1987. т.21, с.131-164.

31. Ларичев О.И. Проблемы построения эффективных систем поддержки принятия решений // Новое направление в системах поддержки принятия решений. М.: ВНИИСИ, 1988. С. 4-9.

32. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений, а также хроника событий в волшебных странах. -М.: Логос, 2000.

33. Ларичев О.И., Мошкович Е.М. Качественные методы принятия решений. М.: Физматлит, 1996.

34. Методы поддержки принятия решений: Сборник трудов Института системного анализа Российской академии наук. /Под ред. О.И. Ларичева. М.: УРСС., 2001. - 72 с.

35. Минцберг Г. Школы стратегий. Режим доступа: http://www.cfin.ru/management/cognitivesch.shtml.

36. Михалевич B.C., Волкович В.Л. Вычислительные методы исследования и проектирования сложных систем. -М.: Наука, 1982.

37. Ногин В.Д. Принятие решений в многокритериальной среде: количественный подход. -М.: ФИЗМАТЛИТ, 2002. 176 с.

38. Норенков И.П. Основы автоматизированного проектирования: Учеб. для вузов. М.: Изд-во МГТУ им Н.Э. Баумана, 2000. - 360 с.

39. Носов В.А. Комбинаторика и теория графов/ МГИЕМ (ТУ). М. 1999. - 112 с.

40. Одрин В.М., Картавов С.С. Морфологический анализ систем. Киев: Наукова думка, 1977.-147 с.

41. Олейников Д.П. Модель эксперта / Д.П. Олейников, Л.Н. Бутенко // Информационные технологии в образовании, технике, медицине: Матер, междунар. конф., Россия, Волгоград, 18-22 окт. 2004. / ВолгГТУ и др. Волгоград, 2004. -Т. 2. - С. 218 - 220.

42. Олейников Д.П. Обоснование результатов ранжирования альтернатив при иерархическом подходе / Д.П. Олейников, JI.H. Бутенко // Информационные технологии моделирования и управления: науч.-техн. журнал / 2005. - Вып. 4. — С. 562-566.

43. Олейников Д.П. Построение систематики методов принятия решений / Д.П. Олейников, JI.H. Бутенко // Успехи современного естествознания: науч. теоретич. журнал / Академия естествознания - 2005. - №5. - С. 59.

44. Олейников Д.П. Синтез методов принятия решений на основе принципа полярности / Д.П. Олейников, JI.H. Бутенко // Успехи современного естествознания: науч. -теоретич. журнал / Академия естествознания 2005. - №11. - С. 34 - 36.

45. Орлов А.И. Нечисловая статистика. -М.: МЗ-Пресс, 2004. 513 с.

46. Павленко Е.Н. Актуальность исследования информационных советующих экспертных систем, conf.stavsu.ru/youthsci/sec6/pavlenko.htm

47. Подиновский В.В. , Гаврилов В. М. Оптимизация по последовательно применяемым критериям. М., «Сов. радио», 1975. 192 с.

48. Подиновский В.В., Ногин В.Д. Парето-оптимальные решения многокритериальных задач. -М: Наука, 1982.

49. Розен В.В. Математические модели принятия решений в экономике. Учебное пособие. М.: Книжный дом «Университет», Высшая школа, 2002. - 288 с.

50. Саати Т. Принятие решений: Метод анализа иерархий. М.: Радио и связь, 1993. 316 с.

51. Саитгараев С.С. Элементы теории игр: Учеб. пособие / Челяб. гос. ун-т. Челябинск, 2001.-75 с.

52. Системный анализ и принятие решений: Словарь-справочник: Учеб. пособие для вузов / Под ред. В.Н. Волковой, В.Н. Козлова. М.: Высш. шк., 2004. - 616 с.

53. Системы поддержки принятия решений (Обзор литературы) / Под. рук. Д.А. Поспелова. М.: АН СССР, САИИ, 1990. 92 с.

54. Соболь И.М., Статников Р.Б. Выбор оптимальных параметров в задачах со многими критериями. М.: Наука, 1981.

55. Теслинов А.Г. Развитие систем управления: методология и концептуальные структуры. — М.: «Глобус», 1998.

56. Технологии принятия решений: метод анализа иерархий. Режим доступа: http://www.citforum.ru/consulting/BI/resolution/index.htm.

57. Титов В.В. Системно-морфологический подход в технике, науке, социальной сфере. Режим доступа: http://www.metodolog.ru/00039/00039.html.

58. Трахтенгерц Э. А. Компьютерная поддержка принятия решений в САПР. Режим доступа: http://www.osp.ru/ap/1997/05/27.htm.

59. Трахтенгерц Э.А. Субъективность в компьютерной поддержке управленческих решений. Серия «Системы и проблемы управления». — М.: СИНТЕГ, 2001. — 256 с.

60. Трифонова С.Д. Чурюмова С.Ф. Формирование и развитие предпринимательского стиля как важнейшего фактора повышения эффективности производства. -Калининград: Калининградский государственный технический университет, 2001. -192 с.

61. Тронин Ю. Психокомпьютерный интеллект атрибут перспективного менеджера П Банковские Технологии, 2001, N 6.

62. Фон Нейман Дж., Моргенштерн О. Теория игр и экономическое поведение. М.: Наука, 1970.

63. Харитонов Е.В. Согласование исходной субъективной информации в методах анализа иерархий. Режим доступа: http://globus.smolensk.ru/user/sgma/MMORPH/N-5-html/5.htm.

64. Чернов В.А. Анализ коммерческого риска. М.: Финансы и Статистика, 1998,128 с.

65. Шелобаев С.И. Математические методы и модели. Экономика. Финансы. Бизнес. -М.:ЮНИТИ, 2000,356 с.

66. Штойер Р. Многокритериальная оптимизация. Теория, вычисления и приложения. — М.: Радио и связь, 1992.

67. Шумейкер П. Модель ожидаемой полезности: разновидности, подходы, результаты и пределы возможностей//THESIS. 1994. №5. С. 29 80.

68. Шуметов В.Г., Орлов Г.М. Метод анализа иерархий в аналитической деятельности. Режим доступа: http://ito.edu.ru/1999/IV/IV40.html.

69. Garuti С., Sandoval M. Comparing AHP and ANP shiftwork models: hierarchy simplicity v/s network connectivity. Режим доступа: http://www.superdecisions.com/~saaty/ISAHP2005/Papers/GarutiCShifitworkAHPANP Comparison.pdf.

70. Humphreys P. Application of multiattribute utility theory // Decision-making and change in human affairs / Eds. H. Jungermann, G. De Zeeuw. Dordrecht: Reidel, 1977.

71. Kahneman D., Tversky A. Prospect theory: An analysis of decisions under risk // Econometrica. 1979. - №47. - P. 263 - 291.

72. Larichev O.I., Brown R.V. Numerical and verbal decision analysis compared in practice. Part I: Siberian and Alaskan test cases. Режим доступа: http://fisher.osu.edu/~butler267/DAPapers/WP000006-1 .pdf.

73. Larichev O.I., Brown R.V. NUMERICAL AND VERBAL DECISION ANALYSIS AS. PRACTICAL TOOLS. PART II: GENERAL COMPARISON. Режим доступа: http://fisher.osu.edu/~butler267/DAPapers/WP000006-2.pdf.

74. Levy J., Feglar Т., Kouchi T. A framework for critical infrastructure security: using the analytic hierarchy process for radioactive waste management. Режим доступа: http://www.bus.sfu.ca/events/mcdm/ProgramF.pdf.

75. Monarchi D.E., Weber J.E., Duckstein L. An interactive multiple objective decision making aid using nonlinear goal programming // M.Zeleny (Ed.). Multiple criteria decision making. Berlin: Springer Verlag, 1976.

76. Roy B. Multicriteria Methodology for Decision Aiding. Dordrecht: Kluwer Academic Publisher, 1996.

77. Rozann W.Saaty. Decision Making In Complex Environments. The Analytic Hierarchy Process (AHP) for Decision Making and The Analytic Network Process (ANP) for Decision Making with Dependence and Feedback. Режим доступа: http://superdecisions.com.

78. Saiful M. From Economic Valuation to Policy Modeling using Analytic Network Process. A Case of Leuser Ecosystem in Aceh, Sumatra, Indonesia. Режим доступа: http://www.bus.sfu.ca/events/mcdm/ProgramF.pdf.

79. SDL Delphi Component Suite Online Help. Режим доступа: http://www.lohninger.com/helpcsuite/sdlcomponentsuite.htm.

80. Simon H., Newell A. Heuristic Problem solving: the next advance in operations research // Operations Research/ 1958. -V. 6.

81. Zwicky F. Discovery, invention, research through the morphological approach.- Toronto, 1969.

82. Zwicky F. Morphological astronomy. Berlin, 1957.

83. Воронин Ю.Ф. К вопросу об определении причин возникновения дефектов отливок.// Литейщик России. № 9. - 2004. - С.42 - 46.

84. Воронин Ю.Ф., Камаев В.А. Атлас литейных дефектов. Черные сплавы. Монография. М.: Машиностроение - 1, 2005, - 328 с.

85. Воронин Ю.Ф., Матохина А.В. Моделирование влияния причин возникновения дефектов на качество отливок. // Литейщик России. № 8. - 2004. - С. 33 - 37.

86. Орлов А.И. Экспертные оценки. Учебное пособие. М.: 2002. - 31 с.

Похожие работы

Информатика, вычислительная техника и управление
05.13.00