автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Системный синтез иерархических методов принятия решений

004613076

На правах рукописи

Олейников Сергей Петрович

СИСТЕМНЫЙ СИНТЕЗ ИЕРАРХИЧЕСКИХ МЕТОДОВ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (промышленность)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

1 8 НОЯ 2010

Волгоград-2010

004613076

Работа выполнена в Волгоградском государственном техническом университете

Научный руководитель доктор химических наук, профессор

Бутенко Людмила Николаевна.

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Волкова Галина Дмитриевна, доктор технических наук, профессор Лобейко Владимир Иванович.

Ведущая организация ФГОУ ВПО «Национальный исследова-

тельский технологический университет «МИСиС».

Защита состоится 02 декабря 2010 г. в _ на заседании

диссертационного совета Д 212.028.04 при Волгоградском государственном техническом университете по адресу: 400131, г. Волгоград, проспект Ленина 28, ауд. 209.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Волгоградского государственного технического университета.

Автореферат разослан «02» ноября 2010 г.

Ученый секретарь ,

диссертационного совета \ Водопьянов В. И.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

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. Препятствия для достижения этой цели следующие: отсутствие развитых методов для решения задач сложной структуры, необходимость привлечения эксперта, особенности человеческой системы переработки информации. Задачи принятия решений сложной структуры имеют следующие характеристики: неоднородные данные, выраженные критериями либо с качественными или количественными шкалами разной размерности; либо одновременно с качественными и количественными шкалами и без шкал. Ограничения человеческой системы переработки информации препятствуют успешному решению задач большой размерности из-за ограниченного объема кратковременной памяти, не позволяющего одновременно учитывать многие параметры решаемой задачи. Это обусловливает необходимость повышения эффективности и сокращения сроков принятия решений за счет создания средств автоматизации процесса принятия решений.

Актуальными направлениями, в которых применяются методы теории принятия решений (ТПР), являются: концептуальное проектирование технических систем, управление и обработка информации, системы автоматизированного проектирования. Для данных направлений характерны следующие задачи: выбор лучшего решения из множества вариантов, упорядочение множества вариантов решений, классификация множества альтернатив и генерация альтернатив (свойственные проектно-конструкторской деятельности). Качество принимаемых проектных решений во многом определяется результатами начального этапа проектирования. Типовыми задачами, решаемыми на начальных этапах проектирования, являются: формирование множества проектных вариантов, 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 одновременно описаны как количественно, так и качественно. Полному их количественному описанию препятствуют различные НЕ-факторы: неполнота, неточность, неопределенность, 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, управленцев, использующих традиционные технологии, и, учитывая возможности новых информационных технологий, могут помочь принять правильное решение.

Выявленные проблемы и трудности, связанные с особенностями процесса принятия решений, определили необходимость создания новых методов, позволяющих учитывать следующие аспекты:

• возрастающую сложность задач принятия решений (ЗПР): увеличение количества критериев для оценки альтернатив, учет зависимости критериев;

• ориентированность на человека вследствие усиления субъективного фактора при принятии решений;

• наличие функции управления решением, которая выражается в умении метода решать задачи в различных взаимоисключающих ситуациях; адаптация метода под различные условия принятия решений.

Для обеспечения возможности создания новых методов принятия решений необходима разработка инструментария для их синтеза.

Целью настоящей работы является повышение эффективности процессов принятия решений за счет разработки моделей, методов и средств автоматизации оценки альтернатив в задачах сложной структуры.

Для достижения поставленной цели должна быть решена научная задача, включающая:

1) анализ существующих методов ТПР с использованием системного подхода;

2) классификацию существующих методов ТПР;

3) формулирование требований к синтезу новых методов ТПР;

4) разработку моделей и методов ТПР в соответствии с разработанными требованиями;

5) разработку и апробирование программных средств поддержки принятия решений, реализующих разработанные модели и методы.

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

Предметом исследования являются модели и методы принятия решений в структурированных, слабоструктурированных и неструктурированных проблемных областях теории принятия решений, а также задачи принятия решений сложной структуры.

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

объектов нечисловой природы, методы морфологического подхода, методы и средства проектирования автоматизированных систем. Научная новизна

1. Создан метод системного синтеза проблемно- и объектно-ориентированных методов принятия решений, отличающийся тем, что он учитывает тенденции развития методов принятия решений; позволяет управлять процессом синтеза; использует комбинаторный метод для построения множества возможных вариантов реализации; предлагает способы решения задач о совместимости.

2. Создана группа новых проблемно- и объектно-ориентированных иерархических методов принятия решений, в том числе и методов решения задач сложной структуры при неоднородных данных, повышающих качество решения за счет использования большего количества известной на момент принятия решения информации.

3. На основании морфофункционального анализа построена классификационная матрица методов ТПР, являющаяся базой для синтеза новых методов. Автор защищает

1. Совокупность процедур системного синтеза, используемых для создания новых проблемно- и объектно-ориентированных методов принятия решений.

2. Группу новых иерархических методов принятия решений, позволяющих решать задачи сложной структуры с учетом неоднородной информации.

3. Решение задачи о совместимости синтезируемых подсистем в созданных методах принятия решений.

Практическая значимость

1. Разработан инструментарий для системного синтеза новых проблемно- и объектно-ориентированных методов ТПР.

2. Создана группа новых проблемно- и объектно-ориентированных методов для решения задач со сложной структурой.

3. Разработан программный комплекс поддержки принятия решений «УНИКУМ», который может быть использован для решения задач сложной структуры и большой размерности.

Реализация и внедрение результатов. ПК ППР «УНИКУМ» внедрен в Волгоградском государственном техническом университете (ВолгГТУ), на кафедре САПР и ПК при оценке возникновения литейных дефектов в отливках из черных сплавов; в Волгоградском государственном медицинском университете (ВолГМУ) для проверки знаний студентов в задачах выбора пломбировочного материала для герметизации фиссур; в ООО «Издательство «Учитель» для решения задачи принятия рукописей учебно-методической тематики в производственный процесс, что подтверждается тремя актами внедрения.

Апробация работы. Основные положения диссертации докладывались на научных семинарах кафедры «САПР и ПК» ВолгГТУ (2006-2010 гг.), а также на международных и всероссийских научных и научно-практических конференциях:

«Интеллектуальные системы (AIS'10), «Информационные технологии в образовании, технике и медицине» (Волгоград, 2006) и в электронных конференциях: «Современные телекоммуникационные и информационные технологии» (2005), «Современные наукоемкие технологии» (2005).

Работа выполнена при поддержке гранта РФФИ №10-07-97007 «Проблемно-ориентированный синтез методов принятия решений».

Публикации. По теме диссертации опубликовано 10 печатных работ, в том числе, 6 публикаций в журналах, рекомендованных ВАК, 2 статьи в сборниках трудов конференций, получено 2 свидетельства о регистрации программной системы.

Структура и содержание диссертационной работы. Диссертационная работа состоит из перечня сокращений и условных обозначений, введения, четырех глав с выводами, заключения, списка литературы, приложений. Общий объем диссертации 250 страниц, в том числе 76 рисунков, 198 таблиц, списка литературы из 100 наименований.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

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

В первой главе рассмотрены основные понятия теории принятия решений, произведен анализ тридцати двух методов принятия решений (МПР) в следующих аспектах: состав функций, алгоритм работы метода, преимущества и недостатки, границы применимости метода. Последовательно проанализированы методы решения задач на основе теории полезности (MAUT, метод деревьев решений, теория проспектов) и модели «игра с природой» (критерии Лапласа, Гурвица и др.); в условии определенности (методы на основе человеко-машинных процедур, подхода исследования операций) и неопределенности и риска (критерии Сэвиджа, Байе-са-Лапласа и др.). Проанализированы методы извлечения экспертной информации (методы парных сравнений, упорядочения и др.); методы с линейным представлением критериев и иерархической подчиненностью; методы, оперирующие количественными величинами и качественными (вербальный анализ решений).

Исследования выявили проблему выбора метода, который наиболее точно позволяет решать задачу принятия решений применительно к текущей ситуации. Было выявлено, что в некоторых случаях ни один из методов не имеет необходимых средств (возможностей) для решения поставленной задачи. Как правило, это решение слабоструктурированных и неструктурированных проблем, когда необходима экспертная информация о ситуации. В настоящее время привлечение эксперта для решения сложной проблемы стало обязательным этапом. Это связано либо с

большими затратами на проведение экспериментов, позволяющих получить объективные количественные данные о ЗПР, либо с невозможностью проведения таких экспериментов. Отдельно выделяется ситуация, когда при решении проблемы необходимо учесть исходную информацию разной природы: качественную и количественную. Например, когда для одной группы критериев есть объективная статистическая информация количественного характера, а для другой группы такой информации нет и необходимо привлекать человека, чтобы он дал свою оценку. Такое оценивание не может считаться объективным на уровне статистических данных, т.к. носит субъективный характер.

Значительный вклад в развитие научного направления, в рамках которого решаются задачи с учетом многих критериев, внесли ученые A.B. Андрейчиков, Е.С. Венцтель, О.И. Ларичев, C.B. Микони, Г.С. Поспелов, Э.А. Трахтенгерц, JI. Заде, А. Ньюэлл, P.JI. Кини, Дж. фон Нейман, X. Райфа, Б. Руа, Т.Л. Саати, Г. Саймон и другие отечественные и зарубежные ученые.

Проведенные по опубликованным источникам исследование и анализ особенностей существующих методов ТПР, позволили получить представление об эволюции методов ТПР и определить следующие тенденции их развития.

1. Учет возрастающей сложности ЗПР: увеличение количества критериев для оценки альтернатив, учет зависимости критериев.

2. Усовершенствование диалога с ЛПР с использованием ЭВМ со следующими целями: уменьшение времени извлечения информации; повышение точности данных, полученных от ЛПР; снижение количества взаимодействий «ЭВМ-ЛПР».

3. Улучшение качества обработки экспертных данных, за счет согласования экспертных оценок.

Результаты анализа методов ТПР показали их существенную ограниченность решения задач сложной структуры, а также отсутствие функции управления решением.

На основании полученных выводов было принято решение о необходимости разработки новых методов принятия решений, которые позволят решать следующие задачи:

• ЗПР, требующие привлечения человека, на основании суждений которого формируется итоговое решение;

• ЗПР большой размерности — большое количество критериев и увеличенное количество оценок (более 5) в критериальных шкалах;

• ЗПР сложной структуры - имеются зависимости между критериями;

• ЗПР при неоднородных данных - неоднородность выражается в типе параметров, известных на момент структурирования проблемы и полученных в результате структурирования.

Это позволило сформулировать цель работы и для ее достижения поставить научную задачу. При этом сформулированы следующие требования к новым методам принятия решений обозначенных выше задач:

• наличие способа структурирования ЗПР с учетом зависимости критериев;

• наличие процедуры учета рассогласованности суждений эксперта;

• наличие механизмов управления ходом решения для получения альтернативных результатов;

• наличие процедуры обработки неоднородных параметров, полученных в результате структурирования ЗПР.

Во второй главе рассмотрен морфологический подход к генерации новых систем и определены перспективы его использования для синтеза новых методов ТПР, разработана система описания методов ТПР в классификационных кодах и произведена их классификация, формализованы тенденции развития методов, сделана формальная постановка задачи создания нового метода принятия решений, построена иерархия функций новых методов, разработан подход к сокращению множества вариантов реализации системы в комбинаторном подходе, выполнена декомпозиция методов ТПР на подсистемы и произведен синтез двенадцати иерархических методов принятия решений.

На основе анализа методов ТПР был составлен перечень классификационных признаков методов ТПР (табл. 1):

Выявленные в первой главе тенденции были формализованы в классификационных признаках следующим образом: решение задач сложной структуры: APR2 - иерархическая зависимость критериев, APR3 - сетевая зависимость критериев; решение задач большой размерности: CRC2- многокритериальные задачи, СРМ2 - учет рассогласованности суждений ЛПР; усиление субъективной составляющей: GS2 - слабоструктурированные проблемы, GS3 - неструктурированные проблемы, СТ2 - неопределенность, DSM2 - субъективная модель принятия решений, DSM3 - смешанная модель принятия решений, МТ1 - качественные измерения, MST1 - номинальная шкала, MST2 - порядковая шкала, VTD2 - эвристическое обоснование решения; поддержка решения при неоднородной информации: HKD2 - неоднородные данные, CRD1 л CRD2 - описание критериев в критериальных шкалах и без шкал, ALDI AALD2— описание альтернатив в критериальных шкалах и в качестве «гештальта», МТ1 л МТ2 - качественные и количественные измерения, MST2 Л MST4 - порядковая шкапа и шкала отношений; деление методов на: проблемно-ориентированные: CRDI - описание критериев в критериальных шкалах, ALDI — описание альтернатив в критериальных шкалах, ALT2 -

CLASS=

GT, GS,CT, HKD, DSM,MT, MST, CRC, CRT,CDR, ALT, ALD,CPM, VTD, APR

предъявление альтернатив после построения решающего правила; объектно-ориентированные: CRD2 - описание критериев без критериальных шкал, ALD2 -описание альтернатив в качестве «гештальта», ALT2 - предъявление альтернатив до построения решающего правила.

Таблица 1 Классификационные признаки методов ТПР

Классификационный признак Значения Классификационный признак Значения

Цель принятия решений GT) 1.Выбор лучшей альтернативы 2. Ранжирование альтернатив 3. Классиф ккация альтернатив 4.Синтез альтернатив Количество критериев в задаче (CRC) 1 .Одно критериальная 2. Многокритериальная

Способ появления критериев {CRT) 1.Задаются изначально 2.Выявляются в процессе решения З.Задаются после построения решающего правила

Структурированное ть решаемых проблем ( GS ) 1. Хорошо структурированные 2. Слабоструктурированные 3. Неструктурированные Способ описания критериев (CRD) 1.В критериальных шкалах 2.Без градаций качества

Время появления исходных альтернатив (ALT) 1.До построения решающего правила 2.После построения решающего правила 3.В процессе решения

Тип определенности (CT) 1 .Определенность 2.Неопределенность 3.Риск

Способ описания альтернативы (ALD) 1.В критериальных оценках 2.В качестве «гештальта»

Вид однородности данных {HKD ) 1. Однородные 2. Неоднор одны е

Учет рассогласованност и суждений ЛПР (СРМ) I .Рассогласованность допускается 2.Рассогласованность не допускается 3.Рассогласованность не учитывается/ не проверяется

Модель принятия решений ( DSM. ) 1.Объективная 2. Субъективная 3. Смешанная

Тип измерений (.МТ) 1 .Качественные 2 .Количественные Тип обоснованности решения {VTD) [.Формальный 2 .Эвристически й

Вид шкалы измерений (MST ) 1. Номинальная 2.Порядковая 3. Интервальная 4.Отношений 5. Абсолютная Способ представления ЗПР (APR) I .Таблица 2. Иерархия 3.Сеть 4.Специальным образом не представляется

С учетом выявленных тенденций развития методов принятия решений была сформулирована цель создания нового метода ТПР- необходимо синтезировать иерархический метод ТПР для решения многокритериальных задач ранжирования в слабоструктурированных и неструктурированных проблемных областях при неоднородных исходных данных с учетом рассогласованности суждений ЛПР.

База синтеза формируется на основании формализованного задания, которое представляется в виде множества значений классификационных признаков - маски синтеза. Формально постановка задачи на синтез с учетом выявленных тенденций развития методов ТПР выражается в следующей форме:

'(GT\,GT2), (GS2, GS3), (СТ2), (HKD2), (DSM3), (MTX), (MST2, MST 4), (CRC2), ОCRTl, CRT3), (CRDl, CRD2), (ALU, ALT2), (ALDI, ALD2),(CPMl, CPM2), (VTD2), (APR2)

С целью выявления методов-кандидатов для участия в синтезе была произведена классификация тридцати одного метода ТПР по разработанным классификационным признакам (табл. 2).

CLASS(REQ) =

Таблица 2 Описание методов ТПР в классификационных кодах (фрагмент)

№ МПР GT GS CT HKD DSM MT MST CRC CRT CRD ALT ALD cm VND APR

1 1 1/2 2/3 1 1 2 5 1 1 I 1 1 3 1 2

2 1 1/2 2/3 1 1 2 5 1 1 1 1 1 3 1 2

3 4 1 2 1 1 2 5 2 1 1 3 I 3 1 1

4 1/2 2/3 2 t/2 2 1/2 2 2 1 1 1 1 3 2 1

5 1 1 1 1 1 2 5 1 1 I 1 1 3 1 1

6 1 2 2 1 1 2 5 2 1 1 1 1 3 1 1

28 2 2 2 1 2 2 5 2 1 1 2 1 3 2 1

29 1 3 2 1 2 2 4/5 2 1 1 I 1 3 2 1

30 2 3 2 1 2 1 2 2 1 1 2 1 2 2 1

31 1 1 2 1 1 2 5 1 1 1 1 1 3 1 I

Затем маска синтеза была наложена на классификационную матрицу методов ТПР. Эта операция может не выявить группу методов-кандидатов на участие в синтезе, так как маска синтеза характеризует новый, еще несуществующий метод. Поэтому была разработана система «жестких» и «мягких» требований, составляющих маску синтеза. «Жесткие» требования строго ограничивают применение любой подсистемы рассматриваемого метода, делая детальное рассмотрение метода-кандидата бесперспективным. «Мягкие» требования являются заданием на поиск подсистем из тех методов, которые остались после анализа на соответствие «жестким» требованиям.

Формально правило отбора методов-кандидатов описывается следующим выражением:

м+ _ |м; \м;&м лС£Л55(М;> э (СТ\ VСГ2) л1 ~ [(052 V 653) А СТ2 л ОБМЗ л УТП2 \

где М+ - множество методов, соответствующих предъявленным требованиям, М - множество рассмотренных методов, СЬАББ^М*) - множество значений классификационных признаков / -го метода

В соответствии с морфологическим подходом, необходимо было бы проанализировать 3 740 480 различных вариантов решений. Использование маски синтеза позволило существенно сузить область поиска возможных вариантов решений, изначально отсеяв бесперспективные методы с точки зрения цели синтеза.

^ Структурирование ЗПР (8)

Решение ЗПР (D)

—| Выявление предпочтений эксперта (DEP)

—| Опрос эксперта (DEV)

—| Сравнение альтернатив (РАС) | —| Сравнение критериев (DCC) | —| Проверка информации на непротиворечивость (DIC) —| Обработка противоречивых ситуаций (PER) |

—| Устранение противоречий ЛПР (PPC) | | Учет противоречий ЛПР (PCP) |

Выполнение целевой функции (РЯ) |

—] Обоснование решения (РВ) 1 Рис. 1 — Обобщенная функциональная структура нового метода

Далее, с учетом отобранных методов-кандидатов и постановкой задачи синтеза были сформулированы требования к функциональному составу синтезируемого метода. Функциональные требования к новому методу были представлены в виде обобщенной функциональной структуры (рис. 1).

Ниже рассмотрен пример наложения «жесткой» маски синтеза, которое позволило нам отобрать шесть методов-кандидатов на участие в синтезе. Данные методы были декомпозированы на подсистемы в соответствии с обобщенной функциональной структурой. Фрагмент декомпозиции метода анализа иерархий (МАИ) приведен в табл. 3.

Подсистема Подсистема структурирования ЗПР (mail) Подсистема опроса ЛПР ( mai2)

Входные параметры Цель принятия решений, информация о задаче принятия решений Исходные альтернативы, иерархия крете-риев

Процедура преобразования Формализация информации Назначение уровня важности одной альтернативы над другой (одного критерия над другим)

Выходные параметры Исходные альтернативы {А}, иерархия ( CS ) критериев ( С) Результаты парных сравнений альтернатив (А), критериев (С), измеренные в шкале относительной важности (1 - равная важность, 3- умеренное превосходство, 9 - крайнее превосходство)

Преобразователь ЛПР ЛПР

Классификационные признаки GT2, GS2vGS3, СТ2, HKD\, CRC!, CRD2, ALDI. ÄPR2 DSM2, МТ2, MST2, ALD2

На основе обобщенной функциональной структуры и произведенной декомпозиции методов-кандидатов была составлена морфологическая таблица, данные которой затем были использованы для синтеза группы новых методов принятия решений в соответствии с требованиями к синтезу (табл. 4).

Таблица 4 Морфологическая таблица подсистем методов-кацдвдатов (фрагмент)

Функция Подсистема Классификационный признак Типы используемых параметров

А С ACM СМ CW CS

GT GS CT HKD CRC CRD ALD APR

Структурирование ЗПР (S) mail 2 2/3 2 1 2 2 2 2 + f +

Iar2 1/2 2/3 2 1/2 2 1 1 1 + *

DSM МТ MST ALT

Сравнение альтернатив (DAC) mps2 г 1 2 2 4-

zap2 г 1 2 1 V V +

GT МТ MST CRC CRD ALD

Выполнение целевой функции (SR) 1агЗ 1/2 1 г 2 1 1 +

zap4 2 1 2 2 1 1 + -ь +

msum2 2 2 5 2 1 1 У + +

Создание нового метода принятия решений, соответствующего сформулированным требованиям, происходило поэтапно. В этом процессе было синтезировано 11 промежуточных методов принятия решений. Каждый метод создавался исходя из решения промежуточной задачи, которая формулировалась на основе инверсных классификационных признаков, содержащихся в итоговой маске синтеза Одним из

таких методов является синтезированный иерархический метод лексикографического упорядочения (ИМЛУ), описывающийся следующими классификационными признаками:

f GTl v GT2, GS2 v GS3, СТ2, HKD\ v ЯШ, DSM 2, МП v МГ2,} CLASS(HMJiy) = < }.

[MST 2, CRC2, CRT\, CRD\, ALT\, ALDI, CPM3, VTD2, APR2 j

Данный метод был получен путем инверсии признака «способ представления ЗПР» с APRX (таблица) на APR2 (иерархия) у метода лексикографического упорядочения (МЛУ). Характеристика и научная новизна полученного метода приведена в табл. 5.

Таблица 5 Характеристика метода ИМЛУ

Область применения Решение задач ранжирования

Краткая характеристика Ранжирование альтернатив, оцененных по критериям, которые имеют количественные или качественные градации, при иерархической зависимости критериев.

Сравнение с методами-аналогами и прототипами Метод Результат сравнения

МЛУ Расширение области применимости метода за счет использования иерархической зависимости критериев. Снижение влияния некомпенсаторной природы правила упорядочения.

МАИ Понятное для ЛПР обоснование полученного решения. Расширение области применения за счет предъявления альтернатив после построения решающего правила и возможности оценивания альтернатив в критериальных шкалах.

Научная новизна Разработан новый метод, отличающийся от базового метода лексикографического упорядочения тем, что с целью расширения области его применимости введена поддержка иерархической зависимости критериев, описанных в качественных и количественных оценках.

В ряде созданных методов возникали проблемы совместимости между синтезируемыми подсистемами. Для устранения данной проблемы были предложены следующие приемы.

1. Локализация несовместимости-декомпозиция несовместимых подсистем на более мелкие субсистемы с целью более точного определения «проблемных мест» с последующей заменой локализованных несовместимых субсистем на совместимые.

2. Поиск компромисса между несовместимыми элементами, согласование элементов:

• упрощение несовместимых подсистем до уровня совместимости;

• приведение одного из элементов к частному случаю другого, который устраняет несовместимость.

3. Исключение требований, вызвавших несовместимость - упрощение задачи синтеза.

Одним из требований к результатам опроса ЛПР является требование непротиворечивости суждений ЛПР. Однако в процессе решения задач большой размерности могут возникать противоречия в суждениях ЛПР, которые в силу особенностей человеческой системы переработки информации неустранимы, поэтому естественным требованием к методам решения задач большой размерности является наличие процедуры учета рассогласованности суждений ЛПР.

При синтезе иерархического метода упорядочения неоднородных критериев разной важности, учитывающего рассогласованность суждений ЛПР (ИМУ— НКРВ-УР) была добавлена процедура учета рассогласованности суждений с помощью приема «приведение одного из элементов к частному случаю другого». Метод кластеризованных ранжировок позволяет согласовывать суждения посредством объединения элементов с противоречивыми отношениями в единый кластер, после чего порядок строится не между каждым элементов отношения, а между каждым кластером. В результате модифицированные суждения уже не будут содержать противоречивых данных. Таким образом, при синтезе метода накладываемые функцией «наличие непротиворечивых суждений ЛПР» ограничения, были сняты с помощью добавления функции «учет рассогласованности суждений ЛПР», реализуемой методом кластеризованных ранжировок.

Характеристики синтезированного метода ИМУ-НКРВ-УР приведены в табл. 6.

Таблица б Характеристика метода ИМУ-НКРВ-УР

Область применения Решение задач ранжирования

Краткая характеристика Ранжирование, альтернатив оцененных по критериям, имеющих качественные и ко* личественные градации, с использованием иерархического представления ЗПР. Критерии одной группы сравниваются по важности, учитывается рассогласованность ответов ЛПР.

Сравнение с методами аналогами и прототипами Метод Результат сравнения

ЗАПРОС Расширение области применимости метода за счет использования иерархической зависимости критериев, критериев разной важности и критериев, имеющих неоднородные шкалы. Учитывается рассогласованность суждений ЛПР.

МАИ Расширение области применения за счет предъявления альтернатив после построения решающего правила, а также возможности оценивания альтернатив в критериальных шкалах. Упрощен диалог опроса ЛПР.

Научная новизна Разработан новый метод, отличающийся от известных тем, что позволяет решать ЗПР после построения решающего правила, используя качественную информацию о важности критериев, имеющих иерархическую зависимость, а также учитывается рассогласованность суждений ЛПР в задачах большой размерности. Новый метод учитывает неоднородность критериальных шкал критериев, входящих в одну группу, а также позволяет получить строгий порядок предъявленных альтернатив при качественных измерениях ЛПР.

Рассмотрение последовательности интеллектуальных операций, использованных при синтезе различных методов принятия решений, позволило создать метод системного синтеза проблемно- и объектно-ориентированных методов ТПР.

Этап целеполагания состоит из следующих шагов.

1. Анализ методов ТПР, состоящий из определения состава функций, алгоритма работы метода, преимуществ и недостатков, границ их применимости.

2. Выделение классификационных признаков методов ТПР.

3. Определение тенденций развития методов ТПР.

4. Классификация методов ТПР.

5. Формализация тенденций развития методов ТПР.

6. Определение классификационных признаков, соответствующих задачам синтеза проблемно - и объектно-ориентированных методов.

7. Инверсия части классификационных признаков для постановки задачи синтеза.

8. Постановка задачи синтеза.

9. Построение маски синтеза. Маска содержит на два вида требований: «жесткие» и «мягкие» требования, позволяющие сократить множество возможных решений.

10. Наложение маски синтеза на множество методов для получения базового множества методов, которые будут участвовать в синтезе.

11. Декомпозиция методов на подсистемы, описание подсистем, анализ информационных потоков в подсистемах.

12. Определение иерархии функций и классификационных признаков для их описания в синтезируемом методе, определение типов используемых подсистемами параметров.

13. Построение морфологической таблицы подсистем-кандидатов на участие в синтезе.

Этап целедосгижения состоит из следующих шагов.

1. Оценка подсистем-кандидатов на участие в синтезе и построение их моделей.

2. Синтез подсистем нового метода, состоящий из следующих стадий:

• построение моделей подсистем-кандидатов;

• рассмотрение информационных потоков в подсистемах-кандидатах;

• построение обобщенной модели синтезируемого метода;

• анализ моделей подсистем-кандидатов на соответствие обобщенной модели синтезируемого метода;

• решение задачи совместимости синтезируемых подсистем нового метода с помощью следующих разработанных подходов: локализация несовместимости; приведение одного несовместимого элемента к частному случаю другого; исключение требований, вызвавших несовместимость.

3. Развитие функциональных возможностей синтезированного метода ТПР на основе известных подходов.

Следует отметить, что деление на этапы целеполагания и целедостижения для рассмотренных пунктов условны и не имеют четких границ. Можно сказать, что этап целеполагания завершается тогда, когда поставлена задача на синтез, но т.к. задача постоянно уточняется, то данный этап длится дольше и не заканчивается одномоментно. То же можно сказать и в отношении этапа целедостижения.

Применение совокупности процедур системного синтеза позволило создать новые методы ТПР и перейти к их реализации в программном комплексе.

В третьей главе описана архитектура созданного программного комплекса поддержки принятия решений «УНИКУМ» (ПК ППР «УНИКУМ»), описаны подсистемы, алгоритмы их функционирования. ПК ППР «УНИКУМ» реализует следующие синтезированные в работе методы принятия решений: ИМУ-НКРВ-УР, ИМЛУ.

Рве. г - Архитектура ПК ППР «УНИКУМ»

Архитектура ПК ППР показана на рис. 2. На рисунке цифрами показаны: 1 -задание структуры ЗПР (критерии, критериальные шкалы, альтернативы); 2 - множество альтернатив, критериев, критериальных шкал, зависимости критериев; 3 -ответы на вопросы — задание отношений между объектами сравнения; 4 - предъявление вопроса ЛПР; 5 - извлечение результатов работы метода; 6 - извлечение, сохранение структуры ЗПР; 7 - сохранение сеанса опроса ЛПР; 8 — извлечение модифицированных непротиворечивых данных; 9 - запрос дополнительных ответов ЛПР; 10 - извлечение результатов опроса ЛПР; 11 - извлечение согласованных суждений ЛПР; 12 - сохранение результатов работы метода; 13, 18 - извлечение

результатов работы метода; 14-запрос структуры ЗПР; 15, 19-запрос результатов работы метода; 16 - извлечение обоснования решения; 17 - предъявление решения ЛПР; 20 —запрос html-страницы; 21-импорт критериев, критериальных оценок и альтернатив.

Подсистема структурирования ЗПР предназначена для построения структуры критериев ЗПР, задания альтернатив.

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

База данных предназначена для хранения предпочтений ЛПР, сессий опроса ЛПР, результатов решения ЗПР.

ПК ППР «УНИКУМ» функционирует в следующих режимах:

1) режим структурирования ЗПР;

2) режим опроса ЛПР;

3) режим решения ЗПР.

В режиме структурирования ЗПР ЛПР выделяет критерии, принадлежащие им вербальные оценки, зависимости между критериями. Результатом работы ПК в этом режиме является иерархия критериев. В случае наличия у критерия шкалы, оценки шкалы упорядочиваются по качеству.

Опрос ЛПР происходит в форме «вопрос - выбор из вариантов ответа». Результатом выявления предпочтений является множество бинарных отношений.

В режиме решения ЗПР выполняется целевая функция в зависимости от типа ЗПР. Результатом работы является упорядоченное множество альтернатив.

Проектирование системы велось в соответствии с международным стандартом разработки программного обеспечения- методологии Rational Unified Process - с использованием унифицированного языка моделирования UML 2.0 в среде проектирования Model Maker. Программно-методический комплекс реализован на языке Delphi 2007 с использованием архитектуры клиент-сервер и может функционировать в операционных системах MS Windows ХР и новее, Unix (при наличии установленного Wine). Сервером служит СУБД Firebird 2.0. Комплекс также может эксплуатироваться локально, используя технологию Embedded Server. Для визуализации структуры задачи принятия решений использовались компоненты Diagram Studio 4.01, предоставленные «TMS Software».

В четвертой главе приведены примеры использования программного комплекса, реализующего разработанные методы.

При помощи разработанного программно-методического комплекса были решены задачи, принадлежащие различным предметным областям: оценка возникновения литейных дефектов в отливках из черных сплавов (ВолгГТУ); задача выбора пломбировочного материала для герметизации фиссур (ВолГМУ); задача оценки рукописей учебно-методической тематики для их принятия в производственный процесс (ООО «Издательство «Учитель); задача выбора стратегии разви-

тия предприятия; оценка и выбор научно-технических проектов; задача выбора транспортного средства для транспортировки хрупких грузов (типовые задачи).

Был произведен сравнительный анализ с методами-аналогами - МАИ (метод анализа иерархий) и ВЕРБА (метод вербальной классификации) - при решении типовой задачи выбора транспортного средства для перевозки хрупких грузов. В результате сравнения было показано, что ПК ППР «УНИКУМ» получает результаты схожие с результатами, полученными МАИ, но в отличие от последнего позволяет ранжировать новые предъявляемые альтернативы, не прибегая к повторному опросу ЛПР, имеет более естественные процедуры получения предпочтений ЛПР и не содержит недостатка, связанного с переупорядочением лучших вариантов при появлении новых заведомо худших. Относительно метода ВЕРБА ПК ППР «УНИКУМ» получает очень близкие результаты, но имеет возможность получить полный порядок предъявленных альтернатив.

Актуальной задачей в издательских домах является оценка рукописей редакторами и методистами с целью принятия их в производственный процесс. Среди множества рукописей необходимо выбрать только те, которые принесут выгоды издательству. Такая задача была решена в ООО «Издательство «Учитель», которое издает учебно-методическую литературу категории довузовского образования.

3 500 3 000 2 500 2 ООО 1500 4-

юоо 4»

!

500

о

-О-

2006 год 2007 год 2008 год 2009 год

■ Лг количество наименований —- Объем продаж, (гыс. шг)

Рве. 3 - Количество наименований и объем продаж пособий.

Начиная с 2006 по 2009 г при росте общего количества наименований в ассортименте издательства, наблюдается тенденция к снижению общего объема продаж (рис. 3).

С целью улучшения динамики продаж необходимо было разработать более надежный механизм принятия рукописей в производство, при этом исключив внутренний фактор, который может повлиять на дальнейший рост реализации пособий. Совместно с методистами и редакторами была построена модель принятия решений (рис. 4).

С помощью ПК ППР «УНИКУМ» был произведен опрос эксперта и получены данные для ранжирования альтернатив (табл. 7).

Првдттты.тн спрос - УНШУЫ

Главная Дополнителен ^Создать Свойства

Сг>.-*аии?ь ЦД^Шчать Открыть Закрыть

Ц ДобсВИТЬ связь ^Удагить связь

¿РИзменить -ЙР $ Удалить *

SAaTb /V

jr Менеджер альтернатив

Добавить критерии

п ь хригерж

Критерии А__..___

+'•• актуальность Ч конкуренция + обязательность U предполагаешь^ сгрос

волшой тирэзх

средний июкий "ш^аж 6ЙЗ прианзни

эбязатеяьньм

.чйй-аг&й&ный ■ азбнрач^ьмьй

Изменить ^ УдалктЬ ; Другое

конкуренция

инношииоинш современный

низкая

средин? •ЫСОЮК

Проект открыт

Рис. 4- Структура задачи оценки рукописей, построенная в ПК ППР «УНИКУМ»

Таблица 7 Критерии и оценки группы «Предполагаемый спрос»

Вес критерия Критерий Оценкн Вес оценки

0,3 Актуальность - критерий, характеризующий насколько давно и успешно применяется в образовании форма деятельности, которой характеризуется материал: традиционным - используется достаточно давно и повсеместно; современный - появилась сравнительно недавно, но уже апробирована и рекомендована к применению; инновационный-вновь введенная в соответствии с требованиями времени и находящаяся в стадии апробации. инновационный 0,11017

современный 0,07627

традиционный 0,00847

0,1 Конкуренция - критерий характеризует, насколько широко представлен выпуск таких материалов другими издательствами: низкая - кроме издательства "Учитель" больше никто не издает, или издает, но худшего качества; средняя - выпускают еще несколько издательств, примерно такого же качества; высокая - выпускаются издательствами, имеющими гриф министерства образования и качество высокое. низкая 0,11017

средняя 0,07627

высокая 0,01695

0,4 Обязательность - критерий характеризует, насколько обязателен данный вид документов в деятельности педагога: обязательные -нормативные и регламентирующие документы - должны быть в наличии у каждого и подвергаются проверкам и контролю; желательные- материалы, повышающие рейтинг педагога и необходимые при прохождении аттестации, участии в конкурсах и т.д.; избирательные - могут использоваться педагогом по желанию. обязательный 0,11017

желательный 0,07627

избирательный 0,07627

0,2 Привязка к программе - критерий, характеризующий ориентацию материала на определенную программу или учебник: большой тираж: 50-150 тыс.; средний тираж: 20-50 тыс.; низкий тираж: менее 20 тыс. большой тираж 0,11017

средний тираж 0,07627

низкий тираж 0,07627

без привязки 0,07627

Для оценки адекватности разработанной модели принятия решений была произведена стратифицированная 14-процентная выборка из генеральной совокуп-

ности пособий, находящихся в продаже от 12 до 24 месяцев (всего 369 наименований), из трех сегментов продаж: более 2500 шт./год, от 1000 до 2500 шт./год, менее 1000 шт./год. Точность модели при этом составила 84%, что свидетельствует о достаточной надежности и возможности ее применения для оценки новых рукописей.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Получено новое решение актуальной научной задачи в области принятия решений, заключающееся в разработке метода системного синтеза, который состоит из стадий целеполагания и целедостижения, учитывает тенденции развития методов ТПР, позволяет управлять процессом синтеза с помощью маски синтеза, использует комбинаторный метод для построения множества возможных вариантов реализаций, а также может быть использован для синтеза новых методов принятия решений.

2. Разработана группа новых проблемно- и объектно-ориентированных иерархических методов, позволяющих решать задачи принятия решений сложной структуры при неоднородных данных и повышающих точность решения за счет использования большего количества известной на момент принятия решения информации, что повышает эффективность процесса принятия решений.

3. С помощью морфофункционального анализа построены классификационные матрицы методов ТПР, являющиеся информационной базой для создания новых методов.

4. Разработаны модели и алгоритмы новых методов ТПР, отличающихся от известных тем, что учитывают неоднородность исходных данных и рассогласованность суждений ЛПР.

5. Разработаны приемы решения проблемы согласования подсистем синтезируемого метода за счет:

• локализации несовместимости с целью более точного определения проблемных элементов;

• упрощения несовместимых элементов до уровня совместимых;

• приведения одного из элементов к частному случаю другого;

• исключения требований, вызвавших несовместимость из задачи синтеза.

6. В соответствии с международными стандартами проектирования автоматизированных систем создан программный комплекс, реализующий разработанные в диссертационной работе методы, позволяющий пользователю управлять решением и принимать решение в более сжатые сроки.

7. Созданный программный комплекс был использован для решения практических задач в ВолгГТУ, ВолГМУ, ООО «Издательство «Учитель», что подтверждается актами внедрения.

Основные результаты диссертации изложены в следующих работах.

Статьи в изданиях, рекомендованных ВАК РФ

1. Олейников, С.П. Метод принятия решений в условии неоднородности информации (РУНИ)/ С.П. Олейников, JI.H. Бутенко// Изв. ВолгГТУ. Серия «Актуальные проблемы управления, вычислительной техники и информатики в технических системах»: межвуз. сб. науч. ст./ ВолгГТУ.- 2009. -Вып. 6, №6, - С. 63-66.

2. Олейников, С.П. Декомпозиция задач принятия решения в условии неоднородной информации/ С.П. Олейников, Д.П. Олейников, JI.H. Бутенко// Изв. ВолгГТУ. Серия «Актуальные проблемы управления, вычислительной техники и информатики в технических системах»: межвуз. сб. науч. ст./ ВолгГТУ. - 2008. - Вып. 8, №5, - С. 136-138.

3. Олейников, Д.П. Вербальный анализ решений. Синтез метода иерархической классификации/ Д.П. Олейников, JI.H. Бутенко, С.П. Олейников, В.А. Кама-ев// Информационные технологии. - 2007. - № 6, С. 29-37.

4. Олейников, С.П. Применение процедур вербального анализа решений для ранжирования вариантов в условии неполноты информации/ С.П. Олейников, Д.П. Олейников, Л.Н. Бутенко// Изв. ВолгГТУ. Серия «Актуальные проблемы управления, вычислительной техники и информатики в технических системах»: межвуз. сб. науч. ст./ВолгГТУ. - 2007. - Вып. 2, №2,-С. 51-54.

5. Олейников, Д.П. Разработка автоматизированной системы поддержки синтеза методов принятия решений/ Д.П. Олейников, С.П. Олейников, Дм.В. Бутенко, Л.Н. Бутенко// Интеллектуальные системы (AIS'10). Интеллектуальные САПР, Case-, Cals-технологии: тр. междунар. науч.-техн. конф-ций, Дивноморское/ Таганрог, гос. радиотехн. ун-т и др.-М.: Физматлит, 2010.

6. Олейников, Д.П. Сравнительный анализ подходов к принятию решений-метод анализа сетей и метод вербального анализа решений «ЗАПРОС»/ Д.П. Олейников, Л.Н. Бутенко, С.П. Олейников// Известия ВолгГТУ. Сер. Концептуальное проектирование в образовании, технике и технологии: межвуз. сб. науч. ст./ ВолгГТУ. - 2006. - №4, - С. 60-65.

Научные статьи в сборниках и периодических изданиях

7. Олейников, С.П. Использование сетей Петри в вербальном анализе решений/ С.П. Олейников, Д.П. Олейников, Л.Н. Бутенко// Информационные технологии в образовании, технике и медицине: матер, междунар. конф., Волгоград, 2006.-С.167-168.

8. Олейников, Д.П. Новые возможности методов вербального анализа решений/ Д.П. Олейников, Л.Н. Бутенко, С.П. Олейников// Фундаментальные исследования: науч.-теоретич. журнал/ Академия естествознания. — 2005. - №7. -С. 80-81.

Свидетельства о регистрации программных систем

9. Свидетельство о регистрации программной системы ОФЭРНиО №15083 от 26.11.2009.

10. Свидетельство о регистрации программной системы ЦИТиС №50200901178 от 08.12.2009.

Олейников Сергей Петрович

СИСТЕМНЫЙ СИНТЕЗ ИЕРАРХИЧЕСКИХ МЕТОДОВ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Подписано в печать 22.10.2010 Тираж 110 экз. Заказ № 155. Печ. л. 1,0 Отпечатано ИП Сорокин В.Д. Волгоградская обл., г. Камышин, ул. Металлургов, 6-9

ОГЛАВЛЕНИЕ.

ПЕРЕЧЕНЬ СОКРАЩЕНИЙ, УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ.

ВВЕДЕНИЕ.

1. АНАЛИЗ СОВРЕМЕННОГО СОСТОЯНИЯ МЕТОДОВ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ.

1.1. Основные понятия и определения теории принятия решений.

1.2. Анализ методов теории принятия решений.

1.3. Инверсия в методах принятия решений.

1.4. Выводы.

2. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ.

2.1. Морфологический подход к генерации новых систем.

2.2. Классификация методов принятия решений.

2.3. Определение требований к новому методу принятия решений.

2.4. Построение функциональной иерархии нового метода принятия решений.

2.5. Формирование множества перспективных методов.

2.6. Декомпозиция перспективных методов ТПР на подсистемы.

2.7. Синтез нового метода принятия решений.

2.7.1. Синтез подсистемы структурирования ЗПР.

2.7.2. Синтез подсистемы опроса ЛИР.

2.7.3. Синтез подсистемы проверки информации на непротиворечивость.

2.7.4. Синтез подсистемы обработки противоречивых ситуаций.

2.7.5. Синтез подсистемы выполнения целевой функции.

2.7.6. Разработка подсистемы обоснования решения.

2.8. Улучшение характеристик новых методов.

2.9. Сводная характеристика синтезированных методов.

2.10. Системный синтез методов ТПР.

2.11. Выводы.

3. РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО КОМПЛЕКСА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ.

3.1. Архитектура программного комплекса.

3.2. Подсистема структурирования задачи принятия решений.

3.3. Подсистема опроса ЛПР.

3.4. Подсистема решения задачи принятия решений.

3.5. Подсистема импорта задач из интернет-сервиса Яндекс.Маркет.

3.6. Выводы.

4. ПРИМЕРЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ПРОГРАММНОГО КОМПЛЕКСА «УНИКУМ».

4.1. Решение задачи выбора стратегии развития предприятия.

4.2. Оценка и выбор научно-технических проектов.

4.3. Оценка рукописей для их принятия в производство в издательстве

4.4. Оценка возникновения литейных дефектов в отливках из черных сплавов.

4.5. Решение задачи выбора транспортного средства.

4.6. Решение задачи выбора пломбировочного материала для герметизации фиссур.

4.7. Выводы.

Процедура принятия решений используется почти во всех областях человеческой деятельности. 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. Препятствиями для достижения этой цели следующие: отсутствие развитых методов для решения задач сложной структуры, особенности человеческой системы переработки информации, с которой нужно считаться, так как для решения задач сложной структуры привлекаются эксперты. Задачи принятия решений сложной структуры выражены следующими факторами: наличие неоднородных данных [66], характеризующихся присутствием критериев с качественными и/или количественными шкалами разной размерности, критериев без шкал; наличие критериальной зависимости. Ограничения человеческой системы переработки информации не позволяют человеку успешно решать задачи большой размерности по причине ограниченного объема кратковременной памяти, не позволяющей одновременно учитывать многие параметры решаемой задачи. Это обуславливает 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. Андрейчиков, О.Н. Андрейчикова, Е.С. Венцтель, О.И. Ларичев, В.В. Подиновский, C.B. Микони, Г.С. Поспелов, Э.А. Трахтенгерц, J1. Заде, А. Ньюэлл, P.JI. Кипи, 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, управление и обработка информации, системы автоматизированного проектирования. Для данных направлений характерны задачи выбора лучшего решения из множества вариантов, упорядочения множества вариантов решений, классификации и генерации альтернатив (свойственные про-ектно-конструкторской деятельности). 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 одновременно описаны как количественно, так и качественно. Для полного количественного их описания препятствуют различные НЕ-факторы: неполнота, неточность, неопределенность, 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, управленцев, использующих традиционные технологии, и, учитывая возможности новых информационных технологий, могут помочь принять верное решение.

Выявленные проблемы и трудности, связанные с особенностями процесса принятия решений, определили необходимость создания новых методов решения следующих I актуальных задач:

• учет возрастающей сложности задачи принятия решений (ЗПР): увеличение количества критериев для оценки альтернатив, учет зависимости критериев;

• ориентированность на человека вследствие усиления субъективного фактора при принятии решений; развитие функции.управления решением, которая выражается в умении метода решать задачи в различных взаимоисключающих ситуациях; адаптация метода под различные условия принятия решений.

Для обеспечения возможности создания новых методов принятия решений необходима разработка инструментария для их синтеза.

Целью настоящей работы является повышение эффективности процессов принятия решений за счет разработки моделей, методов и средств автоматизации оценки альтернатив в задачах сложной структуры.

Для достижения поставленной цели должна быть решена научная задача, включающая:

1) анализ существующих методов ТПР с использованием системного подхода;

2) классификацию существующих методов ТПР; ' .

3) формулирование требований к синтезу новых методов ТПР;

4) разработку моделей и методов ТПР в соответствии с разработанными требованиями;

5) разработку и апробирование программных средств поддержки принятия решений, реализующих разработанные модели и методы.

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

Предметом исследования являются модели и методы принятия решений в структурированных, слабоструктурированных и неструктурированных проблемных областях теории принятия решений, а также задачи принятия решений сложной структуры.

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

Научная новизна заключается в следующем.

1. Создан метод системного синтеза проблемно- и объектно-ориентированных методов принятия решений, отличающийся тем, что он учитывает тенденции развития методов принятия решений; позволяет управлять процессом синтеза; использует комбинаторный метод для построения множества возможных вариантов реализации; предлагает способы решения задач о совместимости.

2. Создана группа новых проблемно- и объектно-ориентированных иерархических методов принятия решений, в том числе и методов решения задач сложной структуры при неоднородных данных, повышающих качество решения за счет использования большего количества известной на момент принятия решения информации.

3. На основании морфофункционального анализа построена классификационная матрица методов ТПР, являющаяся базой для синтеза новых методов.

Автор защищает.

1. Совокупность процедур системного синтеза, используемых для создания новых проблемно- и объектно-ориентированных методов принятия решений.

2. Группу новых иерархических методов принятия решений, позволяющих решать задачи сложной структуры с учетом неоднородной информации.

3. Решение задачи о совместимости синтезируемых подсистем в созданных методах принятия решений.

Практическая значимость.

1. Разработан инструментарий для системного синтеза новых проблемно- и объектно-ориентированных методов ТПР.

2. Создана группа новых проблемно- и объектно-ориентированных методов для решения задач со сложной структурой.

3. Разработан программный комплекс поддержки принятия решений «УНИКУМ», который может быть использован для решения задач сложной структуры и большой размерности.

Реализация и внедрение результатов. ПК ППР «УНИКУМ» внедрен в Волгоградском государственном техническом университете (ВолгГТУ), на кафедре САПР и ПК при оценке возникновения литейных дефектов в отливках из черных сплавов; в Волгоградском государственном медицинском университете (ВолГМУ) для проверки знаний студентов в задачах выбора пломбировочного материала для герметизации фиссур; в ООО «Издательство «Учитель» для решения задачи принятия рукописей учебно-методической тематики в производственный процесс, что подтверждается тремя актами внедрения.

Апробация работы. Основные положения диссертации докладывались на научных семинарах кафедры «САПР и ПК» ВолгГТУ (2006-2010 гг.), а также на международных и всероссийских научных и научно-практических конференциях: «Интеллектуальные системы (А18'10), «Информационные технологии в образовании, технике и медицине» (Волгоград, 2006) и в электронных конференциях: «Современные телекоммуникационные и информационные технологии» (2005), «Современные наукоемкие технологии» (2005).

Работа выполнена при поддержке гранта РФФИ №10-07-97007 «Проблемно-ориентированный синтез методов принятия решений».

Публикации. По теме диссертации опубликовано 10 печатных работ, в том числе, 6 публикаций в журналах, рекомендованных ВАК, 2 статьи в сборниках трудов конференций, получено 2 свидетельства о регистрации программной системы.

Структура и содержание диссертационной работы. Диссертационная работа состоит из перечня сокращений, условных обозначений, символов, единиц и терминов, введения, четырех глав с выводами, заключения, списка литературы, приложений. Общий объем диссертации 250 страниц, в том числе 76 рисунков, 198 таблиц, списка литературы из 100 наименований.

Работа выполнена при поддержке гранта РФФИ №10-07-97007 «Проблемно-ориентированный синтез методов принятия решений».

В первой главе рассмотрены основные положения теории принятия решений, произведен анализ тридцати двух методов ТПР по следующим аспектам: состав функций, алгоритм работы метода, преимущества и недостатки, границы применимости метода. С учетом проведенного анализа было получено представление об эволюции методов ТПР и определены тенденции их развития: учет возрастающей сложности ЗПР: увеличение количества критериев для оценки альтернатив, учет зависимости критериев; ориентированность на человека вследствие усиления субъективного фактора при принятии решений; как следствие предыдущего пункта, усовершенствование диалога с ЛПР с использованием ЭВМ со следующими целями: уменьшение времени извлечения информации; повышение точности данных, полученных от ЛПР; снижение количества взаимодействий «ЭВМ-ЛПР»; развитие функции «управления» решением, которая выражается в умении метода решать задачи принятия решений в различных взаимоисключающих ситуациях, адаптация метода под различные условия принятия решений.

Во второй главе на основе анализа методов ТПР был составлен перечень классификационных признаков методов ТПР. Выявленные в первой главе тенденции были формализованы в классификационных признаках, что позволило формализовать требования для их дальнейшего применения на этапах анализа и синтеза методов.

С учетом выявленных тенденций развития методов ТПР была сформулирована цель создания нового метода ТПР: необходимо синтезировать иерархический метод ТПР для решения многокритериальных задач ранжирования в слабоструктурированных и неструктурированных проблемных областях, позволяющий решать задачи при неоднородных исходных данных с учетом рассогласованности суждений ЛПР.

Дано определение «маски синтеза». Маска синтеза - это формализованное задание на синтез нового метода ТПР, которое представляется в виде множества значений классификационных признаков. Маска синтеза создается с учетом тенденций развития методов ТПР, что позволяет уже на этапе целеполагания сократить множество возможных реализаций.

В результате решения задачи синтеза нового метода была создана группа новых проблемно- и объектно-ориентированных методов принятия решений, использующих иерархическое представление ЗПР.

Рассмотрение последовательности интеллектуальных операций, использованных при синтезе различных методов принятия решений, позволило создать метод системного синтеза проблемно- и объектно-ориентированных методов ТПР, состоящий из этапов це-леполагания и целедостижения.

В третьей главе описана архитектура созданного программного комплекса поддержки принятия решений «УНИКУМ» (ПК ППР «УНИКУМ»), описаны подсистемы, алгоритмы их функционирования. ПК ППР «УНИКУМ» реализует следующие синтезированные в работе методы принятия решений: иерархический метод упорядочения неоднородных критериев разной важносги, учитывающий рассогласованность ЛПР; иерархический метод лексикографического упорядочения.

ПК ППР «УНИКУМ» функционирует в следующих режимах: режим структурирования ЗПР; режим опроса ЛПР; режим решения ЗПР.

Проектирование системы велось в соответствии с международным стандартом разработки программного обеспечения - методологии Rational Unified Process - с использованием унифицированного языка моделирования UML 2.0 в среде проектирования Model Maker.

Программно-методический комплекс-реализован на языке Delphi 2007 с использованием архитектуры клиент-сервер и может функционировать в операционных системах MS Windows ХР и новее, Unix (при наличии wine). Сервером служит СУБД Firebird 2.0. Комплекс также может эксплуатироваться локально, используя технологию Embedded Server.

В четвертой главе показаны примеры использования программно комплекса, реализующего разработанные методы. Были решены следующие задачи:

1) задача выбора стратегии развития предприятия;

2) оценка и выбор научно-технических проектов (типовая задача);

3) задача оценки рукописей для их принятия в производство в издательстве;

4) оценка возникновения литейных дефектов в отливках из черных сплавов;

5) задача выбора пломбировочного материала для герметизации фиссур у пациентов детского возраста;

6) задача выбора транспортного средства (типовая задача).

Основные результаты диссертации изложены в следующих работах.

Статьи в изданиях, рекомендованных ВАК РФ

1. Олейников, С.П. Метод принятия решений в условии неоднородности информации (РУНИ) / С.П. Олейников, JI.H. Бутенко// Изв. ВолгГТУ. Серия «Актуальные проблемы управления, вычислительной техники и информатики в технических системах»: межвуз. сб. науч. ст. / ВолгГТУ. - 2009. - Вып. 6, №6, - С. 63-66.

2. Олейников, С.П. Декомпозиция задач принятия решения в условии неоднородной информации / С.П. Олейников, Д.П. Олейников, J1.H. Бутенко// Изв. ВолгГТУ. Серия «Актуальные проблемы управления, вычислительной техники и информатики в технических системах»: межвуз. сб. науч. ст. / ВолгГТУ. - 2008. -Вып. 8, №5, -С. 136-138.

3. Олейников, Д.П. Вербальный анализ решений. Синтез метода иерархической классификации / Д.П. Олейников, JT.H. Бутенко, С.П. Олейников, В.А. Камаев // Информационные технологии. 2007. № 6. С. 29-37. / Новые технологии - 2007. -№6,- С. 29-37.

4. Олейников, С.П. Применение процедур вербального анализа решений для ранжирования вариантов в условии неполноты информации / С.П. Олейников, Д.П. Олейников, JI.H. Бутенко// Изв. ВолгГТУ. Серия «Актуальные проблемы управления, вычислительной техники и информатики в технических системах»: межвуз. сб. науч. ст. / ВолгГТУ. - 2007. - Вып. 2, №2, - С. 51-54.

5. Олейников, Д.П. Разработка автоматизированной системы поддержки синтеза методов принятия решений / Д.П. Олейников, С.П. Олейников, Дм.В. Бутенко, JI.H. Бутенко // Интеллектуальные системы (AIS'10). Интеллектуальные САПР, Case-, Cals-технологии: тр. междунар. науч.-техн. конф-ций, Дивноморское / Таганрог, гос. радиотехн. ун-т и др. - М.: Физматлит, 2010.

6. Олейников, Д.П. Сравнительный анализ подходов к принятию решений - метод анализа сетей и метод вербального анализа решений «ЗАПРОС» / Д.П. Олейников, JI.H. Бутенко, С.П. Олейников // Известия ВолгГТУ. Сер. Концептуальное проектирование в образовании, технике и технологии: межвуз. сб. науч. ст. / ВолгГТУ. -2006.-№4,- С. 60-65.

Научные статьи в сборниках и периодических изданиях

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

8. Олейников, С.П. Использование сетей Петри в вербальном анализе решений/ С.П. Олейников, Д.П. Олейников, JI.H. Бутенко// Информационные технологии в образовании, технике и медицине: матер, междунар. конф., Волгоград, 2006. - С. 167168.

Свидетельства о регистрации программных систем

9. Свидетельство о регистрации программной системы ОФЭРНиО №15083 от 26.11.2009 >

10. Свидетельство о регистрации программной системы ЦИТиС №50200901178 от 08.12.2009.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Получено новое решение актуальной научной задачи в области принятия решений, заключающееся в разработке метода системного синтеза, который состоит из стадий целеполагания и целедостижения, учитывает тенденции развития методов ТПР, позволяет управлять процессом синтеза с помощью маски синтеза, использует комбинаторный метод для построения множества возможных вариантов реализаций, а также может быть использован для синтеза новых методов принятия решений.

2. Разработана группа новых проблемно- и объектно-ориентированных иерархических методов, позволяющих решать задачи принятия решений сложной структуры при неоднородных данных и повышающих точность решения за счет использования большего количества известной на момент принятия решения информации, что повышает эффективность процесса принятия решений.

3. С помощью морфофункционального анализа построены классификационные матрицы методов ТПР, являющиеся информационной базой для создания новых методов.

4. Разработаны модели и алгоритмы новых методов ТПР, отличающихся от известных тем, что учитывают неоднородность исходных данных и рассогласованность суждений ЛПР.

5. Разработаны приемы решения проблемы согласования подсистем синтезируемого метода за счет:

• локализации несовместимости с целью более точного определения проблемных элементов;

• упрощения несовместимых элементов до уровня совместимых;

• приведения одного из элементов к частному случаю другого;

• исключения требований, вызвавших несовместимость из задачи синтеза.

6. В соответствии с международными стандартами проектирования автоматизированных систем создан программный комплекс, реализующий разработанные в диссертационной работе методы, позволяющий пользователю управлять решением и принимать решение в более сжатые сроки.

7. Созданный программный комплекс был использован для решения практических задач в ВолгГТУ, ВолГМУ, ООО «Издательство «Учитель», что подтверждается актами внедрения.

1. Ahn, В.S. and H. Park Least-squared ordered weighted averaging operator weights, Internationa/Journal of Intelligent Systems, 23, 2008, pp.33-49.

2. Ashikhmin, I., Furems, E. UniComBOS Intelligent Decision Support System for Mul-ticriteria Comparison and Choice. //Journal of multi-criteria decision analysis, 2005, 13, P. 147-152.

3. Beliakov G., A. Pradera and T. Calvo Aggregation Functions: A guide for practitioners, Springer-Verlag, Berlin, 2007

4. Canos, L. and V. Liern Soft computing-based aggregation methods for human resource management, European Journal of Operational Research, 189, 2008, pp.669-681.

5. Dimitriadi G. G., Larichev О. I. Decision Support System and the ZAPROS-III Method for Ranking the Multiattribute Alternatives with Verbal Quality Estimates, 2005. Режим доступа: http://www.springerlink.com/content/x215737126m4w57m/.

6. Ekart A., Nemelh S.Z. Stability analysis of tree structured decision functions, European Journal of Operational Research, 160, 2005, pp.676-695.

7. Figueira J., Greco S., Ehrgott M. Multiple criteria decision analysis: state of the art surveys. Springer, 2005.

8. KendalFsW. Режим доступа: http://en.wikipedia.org/wiki/Kendall%27sW.

9. Merigo, J.M. and M. Casanovas Induced aggregation operators in decision making with the Dempster-Shafer belief structure, International Journal of Intelligent Systems, 24, 2009, pp.934-954.

10. ModelMaker: Native Refactoring and UML 1.4 and 2.0 modeling for Delphi and C#. Режим доступа: http://www.modelmakertools.com/modelmaker/index.html.

11. 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.

12. Noghin V.D. An Axiomatization of the Generalized Edgeworth-Pareto Principle in Terms of Choice Function// Mathematical Social Sciences, 2006, v. 52, No 2, pp. 210-216.

13. Noghin V.D. The Edgeworth-Pareto Principle in Decision Making. Tutorial Presentation for the Russian-Finnish Graduate School Seminar "Dynamic Games and Multicriteria Optimization", Petrozavodsk (Russia), 2006.

14. Podinovski V.V. Analysis of multicriteria choice problems by methods of the theory of criteria importance, based on computer systems of decision-making support// Journal of computer and systems sciences international, 2008. T. 47. № 2. C. 221—225

15. Podinovski V.V. On the use of importance information in MCDA problems with criteria measured on the first ordered metric scale // Journal of Multi-Criteria Decision Analysis. 2009. V. 15. P. 163 174.

16. Podinovski V.V. Set choice problems with incomplete information about the preferences of the decision maker // European Journal of Operational Research, 2010. T. 207. C. 371—379

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

18. Sedighizadeh M., Rezazadeh A. An Interval-Based Multi-Attribute Decision Making Approach for Electric Utility Resource Planning, 2007. Режим доступа: http://www.waset.org/journals/waset/v36/v36-51 .pdf.

19. TMS Diagram Studio. Режим доступа: http://www.tmssoftware.com/site/diagram.asp.

20. UML. Режим доступа: http://ru.wikipedia.org/wiki/UML.

21. Акимов С.В. Введение в морфологические методы исследования и моделирование знаний предметной области. Режим доступа: http://www.structuralist.narod.ru/ articles/ morphmethod/morphmetho d .htm.

22. Альтшуллер Г. Найти идею: Введение в ТРИЗ теорию решения изобретательских задач. — М.: Альпина Бизнес Букс, 2007. - 400 с.

23. Альтшуллер Г.С. Творчество как точная наука. М.: «Советское радио», 1979.

24. 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.

25. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н., Анализ, синтез, планирование решений в экономике М.: Финансы и статистика, 2000. - 368 е.: ил.

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

27. Бидуля П.Н. Технология стальных отливок. М.: Госнаучиздат по черной и цветной металлургии, 1961.

28. Блюмин C.JL, Шуйкова И.А. Модели и методы принятия решений в условиях неопределенности. Липецк: ЛЭГИ. 2001. — 138 с.

29. Большая Советская Энциклопедия/ Гл. ред. A.M. Прохоров. Изд. 3-е. - В 30 т. -М.: Советская Энциклопедия. - 1973.

30. Бондаренко В.А. Оформление диссертационных работ (отрасль наук технические науки): Рекомендации для докторантов, аспирантов и соискателей В.А. Бондаренко, А.И. Фот, А.И. Сердюк, В.И. Рассоха; Под ред. Бондаренко В.А. - Оренбург: ИНК ОГУ. 2003.- 16 с.

31. Введение в теорию решения изобретательских задач. Инверсия. Режим доступа http://www.trizminsk.Org/e/2311022.htm.

32. Вентцель Е.С. Исследование операций. М.: Наука, 1980.

33. Гештальтпсихология. Режим доступа: Ьйр://га^к1реШа.ги/Гештальтпсихология.

34. Горский В.Г., Гриценко A.A., Орлов А.И. Метод согласования кластеризованных ранжировок // Автоматика и телемеханика. 2000. №3. С.159-167.

35. ГОСТ Р ИСО 9000-2001. Режим доступа http://www.klubok.net/Downloads-index-req-viewdo wnloaddetails-lid-9 9. html.

36. Грузовой автомобиль. Режим доступа: http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%93%D1 %80%D1%83%D0%B7%D0%BE%D0%B2%D0%BE%D0%B9%D0%B0%D0%B2% D1 %82%D0%BE%D0%BC%D0%BE%D0%B 1 %D0%B8%D0%BB%D 1 %8С.

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

38. 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.

39. Кини Р. Л., Райфа X. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения: Пер. с англ./Под ред. И. Ф. Шахнова. М.: Радио и связь, 1981. - 560 с.

40. Кузин Ф.А. Кандидатская диссертация. Методика написания, правила оформления и порядок зашиты. Практическое пособие для аспирантов и соискателей ученой степени 2-е изд. - М.: «Ось-89», 1998. - 208 с.

41. Кузнецов А.И. Сравнение классических методов анализа и разработки стратегии (матриц) с методами, основанными на нечеткой логике. Режим доступа: http://www.iteam.ru/publications/strategy/section16/article1948/print/.

42. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений, а также Хроника событий в Волшебных странах: Учебник. Изд. второе, перераб. и доп. М.: Логос, 2002. - 392 с: ил.

43. 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.

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

45. Ларман, Крэг Применение UML и шаблонов проектирования. 2-е издание. : Пер. с англ. — М. : Издательский дом "Вильяме", 2004. —■ 624 с.

46. Легковой автомобиль. Режим доступа: http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9B%D0 %B5%D0%B3%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D0%BE%D0%B9%D0%B0%D0%B2 %D 1 %82%D0%BE%D0%BC%D0%BE%D0%B 1 %D0%B8%D0%BB%D 1 %8C.

47. Литвак Б. Г. Экспертная информация: Методы получения и анализа.-М.: Радио и связь, 1982. 184 с, ил.

48. Малинецкий Г.Г. Новое в синергетике взгляд в третье тысячелетие синергетика и системный синтез/ Г.Г.Малинецкий, С.П.Курдюмов. Режим доступа: http://www.keldysh.ru/book/sinpr.html.

49. Математические методы анализа экспертных оценок. Режим доступа: http://www. intuit. ru/dep artm ent/itmngt/mantechno/8/4 .html.

50. Математическое творчество. Режим доступа: http://www.philosophy.ru/library/ poincare/math2 .html.

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

52. Многокритериальная оптимизация: Математические аспекты / Б. А. Березовский, Ю. М. Барышников, В. И. Борзенко, Л. М. Кемпнер. М.: Наука, 1989. 128 с.

53. Морфологический анализ (изобретательство). Режим доступа: http://ru. wikipedia.org/wiki/Mopфoлoгичecкийaнaлиз(изoбpeтaтeльcтвo).

54. Морфологический анализ. Режим доступа: http://www.inventech.ru/lib/ glossary/morphan/.

55. Морфологический анализ. Режим доступа: http://www.inventech.ru/pub/methods/ morph/.

56. Мушик Э., Мюллер П. Методы принятия технических решений: Пер. с нем.- М.: Мир, 1990.-208 с, ил.

57. Новиков С., Стратифицированная выборка в социологическом исследовании. Режим доступа http://www.ecsocman.edu.ru/data/541/991/1219/07novikov-37-41 .pdf.

58. Ногин В. Д. Принятие решений в многокритериальной среде: количественный подход. 2-е изд., испр. и доп. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2004. - 176 с.

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

60. Олейников, Д.П. Вербальный анализ решений. Синтез метода иерархической классификации / Д.П. Олейников, JI.H. Бутенко, С.П. Олейников, В.А. Камаев // Информационные технологии. 2007. № 6. С. 29-37. / Новые технологии 2007. -№6, - С. 29-37.

61. 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.

62. Олейников, С.П. Использование сетей Петри в вербальном анализе решений/ С.П. Олейников, Д.П. Олейников, JI.H. Бутенко// Информационные технологии в образовании, технике и медицине: матер, междунар. конф., Волгоград, 2006.-С.167-168.

63. Олейников,Д.П. Оценка качества объектов и процессов в образовательной среде. Вербальный анализ решений: монография / Д.П.Олейников, Л.Н.Бутенко; Иссл. центр проблем кач-ва подгот. спец. МИСиС (ТУ), ВолгГТУ,- М.; Волгоград, 2006.-146с.

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

65. Орлов А.И. Эконометрика Учебник. М.: Издательство "Экзамен". Режим доступа: http://www.aup.ru/books/rnl53/3l.htm.

66. Петросян Л. А. и др., Теория игр: Учеб. пособие для ун-тов:/ Л. А. Петросян, Н. А. Зенкевич, Е. А. Семина. М: Высш. шк., Книжный дом «Университет», 1998. — 304 с.

67. Подиновская, О.В. Метод анализа иерархий как метод поддержки принятия многокритериальных решений// Информационные технологии моделирования и управления Воронеж, 2010. - №1. - С. 71-80.

68. Подиновский В. В. Введение в теорию важности критериев в многокритериальных задачах принятия решений. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2007. - 64 с.

69. Подиновский В. В., Ногин В. Д. Парето-оптимальные решения многокритериальных задач.-М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1982.-256 с.

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

71. Половинкин А. И. Основы инженерного творчества: Учеб. пособие для студентов втузов.-М.: Машиностроение, 1988. 368 с. ил.

72. Пролетарский А.В. Системный синтез интеллектуальных систем управления космических аппаратов и комплексов. Режим доступа http://technomag.edu.ru/doc/ 64655.html.

73. Пуанкаре А. О науке / Под ред. U.C. Понтрягина. М., Наука, 1989. - Ценность науки. Математические науки (пер. с фр. Т.Д. Блохинцева; А.С. Шибанов) - стр. 399-414.

74. Развитие. Режим доступа: http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A0%D0%B0%D0%B7 %D0%B2%D0%B8%D 1 %82%D0%B8%D0%B5.

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

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

77. Саати Т., Керне К. Аналитическое планирование. Организация систем: Пер. с англ М. Радио и связь, 1991 - 224 с.

78. СУБД Firebird. Режим доступа: http://ru.wikipedia.org/wiki/Firebird.

79. Татт У. Теория графов: Пер. с англ. М.: Мир, 1988. - 424 с.

80. Taxa, Хемди А. Введение в исследование операций, 7-е издание.: Пер. с англ. — М.: Издательский дом "Вильяме", 2005. 912 с: ил.

81. Тенденция. Режим доступа: http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A2%D0%B5%D0 %BD%DO°/oB4%DO%B5%DO%BD%D 1 %86%D0%B8%D 1 %8F

82. Теслинов А.Г. Развитие систем управления: методология и концептуальные структуры. М.: Глобус, 1998. - 229 с.

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

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

85. Трухаев Р. И. Модели принятия решений в условиях неопределенности. М.: Наука, 1981 -258 с.

86. Фишберн П. К. Измерение относительных ценностей.-В кн.: Статистическое измерение качественных характеристик. -М.: Статистика, 1972.

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

88. 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.

89. Целеполагание. Режим доступа http://enc-dic.com/sociology/Celepolaganie-9988.html.

90. Цыканова, М.А. Объектно-ориентированный фонд эвристических приемов для проектирования аппаратов химико-технологических систем/ М.А. Цыканова, JI.H. Бутенко// Современные наукоемкие технологии 2008. № 2, С. 122-123

91. Что такое Яндекс.Маркет. Режим доступа: http://help.yandex.ru/market/.

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

93. Энергосиловые параметры установок непрерывной разливки стали/ М.Я. Бровман, Е.В.Сурин, В.Г.Грузин и др. // М.: Металлургия, 1969. 280 с.