автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Совершенствование аналитической деятельности городских и районных органов внутренних дел в условиях неопределенности первичных данных

Введение.;.'.'.

Глава 1. Современное состояние аналитической деятельности городских и районных органов внутренних дел.

1. Структура и содержание аналитической деятельности городских и районных органов внутренних дел.

2. Процесс принятия решений в органах внутренних дел.

3. Особенности информационного обеспечения аналитической деятельности городских и районных органов внутренних дел.

Глава 2. Моделирование процесса принятия решений в аналитической деятельности городских и районных органов внутренних дел в условиях неопределенности первичных данных

1. Методы формализации неопределенности первичных данных

2. Моделирование процесса принятия решений в аналитической деятельности городских и районных органов внутренних дел.

Глава 3. Построение и использование систем поддержки принятия решений в аналитической деятельности городских и районных органов внутренних дел в условиях неопределенности первичных данных.

1. Структура и алгоритм функционирования системы поддержки принятия решений в аналитической деятельности городских и районных органов внутренних дел.

2. Методика принятия решений в аналитической деятельности городских и районных органов внутренних дел с использованием системы поддержки принятия решений.

Актуальность темы исследования.

Переходный этап развития, который в настоящее время переживает современное российское государство, сопровождается ростом преступности. Одной из систем, призванной противостоять этому процессу, являются органы внутренних дел (ОВД). Эффективность выполнения ими функций, направленных на укрепление правопорядка, обеспечение безопасности граждан от преступных посягательств во многом зависит от качества управленческих решений, принимаемых на разных уровнях системы ОВД, во всех ее подразделениях. Среди совокупности методов повышения качества управления наиболее важный, на наш взгляд, связан с совершенствованием аналитической работы.

Важность аналитической работы состоит также в том, что она позволяет своевременно выявлять проблемные участки и концентрировать усилия органов внутренних дел по совершенствованию их деятельности в этих направлениях.

В основе аналитической работы в ОВД лежат сложные информационные процессы. Именно поэтому главные усилия по совершенствованию аналитической деятельности в органах, на наш взгляд, должны быть связаны с повышением уровня организации процессов сбора, обработки и анализа информации.

Заметим, что значение информации при осуществлении аналитической работы трудно переоценить. Информация позволяет субъекту управления иметь достоверное представление о статичном и динамичном состоянии системы ОВД и отдельных ее элементах, достижении поставленных целей и задач, необходимости и целесообразности принятия определенных мер воздействия на систему с тем, чтобы обеспечить реализацию тех или иных управленческих решений. Именно поэтому основные направления совершенствования аналитической работы в органах внутренних дел, на наш взгляд, должны быть связаны с обеспечением высокого научного уровня организации и методики сбора, обработки и анализа информации, повышение эффективности использования результатов анализа в процессе управления.

Следует подчеркнуть, успешность аналитической работы во многом определяется качественными характеристиками используемой информации.

Современная практика функционирования аналитических подразделений городских и районных органов внутренних дел (ГРОВД) показывает, что во многих случаях им приходится иметь дело со сведениями (данными), поступающими из заявлений и сообщений граждан, средств массовой информации, предприятий и организаций. Особенностями такой информации является ее неполнота, недостаточность, неопределенность, выраженная в описании интересующего объекта или явления.

Работа с такой информацией требует применения специальных математических методов снижения существующей неопределенности. Еще одной проблемой, с которой сталкиваются работники аналитических подразделений ГРОВД, являются большие объемы обрабатываемой информации.

В этих условиях совершенствовании аналитической деятельности ГРОВД, может осуществляться на основе разработки современной методики принятия решений, использующей адекватный математический аппарат.

Степень разработанности темы исследования.

Необходимо отметить, что проблема аналитической деятельности в органах внутренних дел для отечественной науки не нова. Ее становление и развитие связано с именами таких ученых как Ю.Д.Блувштейн, В.З.Веселый, С.Е.Вицин, А.П.Ипакян, Э.П.Масленников, В.Д.Малков, Г.А.Туманов и многих других.1 В своих исследованиях они первыми подняли вопрос о необходимости

1 Веселый В.З. Актуальные проблемы совершенствования управленческой подготовки кадров в органах внутренних дел: Уч. Пособие. М., 1989; Вицин С.Е. Социальные системы. ОВД как система управления. М., 1987; Ипакян А.П. Понятие и научно-методические основы выработки управленческих решений в органах внутренних дел. М., 1986. рассмотрения организации борьбы с преступностью с позиций системного подхода.

Существующая проблема в аналитической деятельности органов внутренних дел, связанная с расхождением первичных данных в ГРОВД и выработка комплексных действий, направленных на ее устранение, на сегодня обуславливает актуальность и важность исследования.

Объектом исследования является аналитическая деятельность городских и районных органов внутренних дел.

Предметом исследования служит процесс принятия решений, осуществляемый в ГРОВД на основе анализа и обработки первичных данных и направленный на совершенствование учетно-регистрационной дисциплины.

Цель и задачи исследования.

Цель настоящего диссертационного исследования состоит в формировании новых подходов к решению задачи совершенствования аналитической деятельности ГРОВД в условиях неопределенности первичных данных.

Поставленная цель предполагает решение следующих задач:

- проведение исследования современного состояния аналитической работы в ГРОВД;

- определение факторов, влияющих на нечеткость информации, используемой в аналитической деятельности ГРОВД;

- разработка математической модели принятия решений в условиях неопределенности первичных данных, позволяющей усовершенствовать процесс принятия решений в аналитической деятельности и повысить учетно-регистрационную дисциплину;

- разработка методики принятия решений в ГРОВД с использованием теории нечетких множеств.

Методологическая база и методы исследования.

Методологической основой диссертационного исследования является системный подход, теория нечетких множеств, теория полезности, метод математического моделирования.

Научная новизна заключается в следующем:

- выявлены факторы, влияющие на нечеткость информации, используемой в аналитической деятельности ГРОВД;

- разработана математическая модель принятия решений в условиях неопределенности первичных данных, позволяющая усовершенствовать процесс принятия решений в аналитической деятельности и повысить учетно-регистрационную дисциплину;

- разработана методика принятия решений в ГРОВД с использованием теории нечетких множеств;

- впервые разработана структура системы поддержки принятия в условиях неопределенности первичных данных.

На защиту выносятся следующие положения:

1. Математическая модель принятия решений в условиях неопределенности первичных данных, основными элементами которой являются: альтернативы, набор критериев и нечеткие бинарные отношения на множестве альтернатив;

2. Методика принятия решений для теоретической и практической деятельности ГРОВД с использованием теории нечетких множеств, состоящей из следующих основных этапов: определение и анализ проблемной ситуации; формирование альтернатив и определение допустимых решений; выбор критериев оценки альтернатив; формирование системы отношений предпочтений на множестве альтернатив; поиск решения и выполнение контрольных действий;

3. Система поддержки принятия решений в условиях неопределенности первичных данных, состоящей из двух программных блоков: блока выбора решений и блока контроля.

Теоретическая и практическая значимость исследования.

Выводы и рекомендации, сформулированные в исследовании, существенно дополняют теоретические основы принятия решений в аналитической деятельности органов внутренних дел.

Практическая значимость работы состоит в построении системы поддержки принятия решений в ГРОВД с использованием математического аппарата теории нечетких множеств, позволяющей усовершенствовать процесс поиска эффективного решения в условиях неопределенности первичных данных.

Обоснованность и достоверность результатов исследования достигнуты использованием утвердившихся в науке методологических положений по исследуемой проблеме: комплексной методикой исследования, обеспечивающей всестороннее и объективное изучение поставленных задач; применением общих и частно научных методов исследования, а также апробацией результатов исследования. Также достоверность результатов исследования подтверждается изучением статистических данных об уровне преступности в городах Челябинской области.

Апробация результатов исследования.

Результаты исследования внедрены в практическую деятельность Тракторозаводского и Центрального ГРОВД Челябинской области.

Выводы

1. Совершенствование процесса управления в аналитической работе городских и районных отделов органов внутренних дел в современных условиях может быть осуществлено с помощью создания системы поддержки принятия решений на базе компьютерной техники, отвечающих принципам доступности, совместимости, адаптируемости и информационной универсальности.

2. Сформулированная на основе перечисленных принципов совокупность требований, которым должны удовлетворять подобные системы, а именно: возможность работы с нечеткой, качественной информацией; ориентация на неподготовленного пользователя - жестко определяет структуру системы поддержки решений.

3. Приведена структурная схема и алгоритм функционирования системы поддержки принятия решений с использованием программного обеспечения Microsoft Excel.

4. Разработана методика принятия решений в условиях неопределенности первичных данных в аналитической деятельности ГРОВД, позволяющая ЛПР упростить процесс выбора наилучшего решения.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Изучение процесса принятия управленческих решений в ГРОВД позволило сформулировать главную особенность - управление осуществляется в условии информационной неопределенности: нечеткости, неполноты, субъективности используемой информации. Для повышения обоснованности управленческих решений, применяемых в штабных подразделениях ГРОВД необходимо внедрить в практику их деятельности адекватные математические модели. Математический аппарат, выбираемый для этой цели, должен быть ориентирован на обработку существующей информационной неопределенности.

2. Математическим аппаратом, удовлетворяющим указанным требованиям является теория нечетких множеств, разработанная Л.Заде. При явных количественных и качественных недостатках информации, используемой в процессе принятия управленческих решений, теория нечетких множеств позволяет обратиться к опыту и знаниям эксперта-специалиста в этой области, который может дать свои оценки состояния системы, высказать свое видение изучаемой проблемы. Таким образом, задача формализации информационной неопределенности приводится к задаче формализации высказываний эксперта.

3. Основной проблемой, связанной с формализацией высказываний эксперта, является построение функции принадлежности, которая может быть решена различными методами. Особенности принятия решений в аналитической деятельности ГРОВД приводят к выводу о необходимости ориентации на субъективные методы ее построения.

4. Задача принятия решений в аналитической работе ГРОВД в современных условиях относится к классу задач многокритериального выбора на множестве альтернатив, при решение которой должна быть принята во внимание существующая информационная неопределенность.

5. Разработанный в настоящей диссертации алгоритм ее решений, основанный на использовании нечетких бинарных отношений предпочтения, описываемых функцией принадлежности, является наиболее адекватным реальным ситуациям, складывающимся в процессе управления.

6. Совершенствование процесса управления в аналитической работе городских и районных отделов органов внутренних дел в современных условиях может быть осуществлено с помощью создания системы поддержки принятия решений на базе компьютерной техники.

7. Сформулированная на основе перечисленных принципов совокупность требований, которым должны удовлетворять подобные системы, а именно: возможность работы с нечеткой, качественной информацией; ориентация на неподготовленного пользователя - жестко определяет структуру системы поддержки решений.

116

1. Закон РСФСР "О милиции" (постановление Верховного Совета РСФСР от 18.04.91 г. // Российская милиция: законы, указы, постановления, положения (1991-1993 гг.). М., 1993.

2. Конституция Российской Федерации. М., 1994.

3. Положение "О милиции общественной безопасности" // Российская милиция: законы, указы, постановления, положения (1991-1993 гг.). М., 1993.

4. Положение "О министерстве внутренних дел Российской Федерации" Утв. Указом Президента РФ от 18.06.96 г. № 1039. Рос. газета, 31 июня 1996 г.

5. Положение "О службе в органах внутренних дел Российской Федерации" (постановление Верховного Совета Российской Федерации от 31.12.92 г.) // Российская милиция: законы, указы, постановления, положения (1991-1993 гг.). М., 1993.

6. Приказ №158 от 13 марта 2003г. Об утверждение инструкции о порядке приема, регистрации и разрешения в органах внутренних дел Российской Федерации сообщений о преступлениях и иной информации о правонарушениях.

7. Приказ МВД от 20 марта 1996 г. № 145 "Концепция развития органов внутренних дел и внутренних войск МВД России".

8. Приказ МВД РФ № 10-1993 г. "Об утверждении инструкции по делопроизводству в центральном аппарате МВД РФ"

9. Приказ МВД РФ № 170 от 29.06.93 г. "О мерах по совершенствованию деятельности дежурных частей в органах внутренних дел".

10. Приказ МВД РФ № 26-0 от 20.09.94 г. "О введении в действие Наставления по организации работы городских, районных органов внутренних дел и линейных органов внутренних дел на транспорте".

11. Приказ МВД РФ № 420 от 14.09.93 г. "О мерах по совершенствованию организации работы горрайлинорганов".

12. Приказ МВД РФ № 84 от 02.03.93 г. "О мерах по реализации Указа президента РФ от 12.02.93 г. № 209 "О милиции общественной безопасности (местной милиции) в Российской Федерации"".

13. Приказ МВД РФ от 12 февраля 1997 г. № 86 "Об утверждении Временного наставления по службе штабов органов внутренних дел".

14. Приказ МВД РФ от 16.12.92 г. № 457 "Об утверждении формы статистической отчетности".

15. Федеральный закон от 6.02.97 г. № 27-ФЗ "О внутренних войсках Министерства внутренних дел Российской Федерации" // Ведомости ФС РФ, 1997. № 6 - С.208.

16. Федеральный закон Российской федерации от 26 июля 2001 года №104-ФЗ «О внесении дополнения в закон Российской федерации «О милиции»».

17. Блишун А. Ф. Моделирование процесса принятия решений в нечетких условиях на основе сходства понятий — классов: Автореф. дис. канд. физ.-мат, наук. — М.: ВЦ АН СССР, 1982.

18. Айзерман М. А., Малишевский А. В. Некоторые аспекты обшей теории выбора лучших вариантов. — М.: ИПУ АН СССР, 1980.

19. Алексеев А. В. Имитационное моделирование процессов принятия решений в нечеткой среде // Методы и системы принятия решений. Информационное и алгоритмическое обеспечение моделей принятия решений. — Рига: Риж. политехи, ин-т, 1984.

20. Алексеев А. В. Интерпретация и определение функций принадлежности нечетких множеств // Методы и системы принятия решений. — Рига: Риж. политехи, ин-т, 1979.

21. Алексеев А. В. Применение нечетких алгоритмов для управления в нететкой среде // Принятие решений в условиях нестатистической неопределенности. — Рига: Риж. политехи, ин-т, 1982.

22. Алексеев А. В. Применение нечеткой математики в задачах принятия решений // Прикладные задачи анализа решений в организационно-технических системах. — Рига: Риж. политехи, ин-т, 1988.

23. Алексеев А. В. Программное обеспечение моделей принятия решений в нечеткой среде: Система Фагол // Методы и модели анализа решений. — Рига: Риж. политехи, ин-т, 1981.

24. Алексеев А. В. Решение линейных нечетких уравнений //Тез. V научно-техн. семинара «Управление при наличии расплывчатых категорий». — Пермь: НИИ управл. машин и систем, 1982. — Ч. 1. — С. 24—27.

25. Анализ решений (введение в проблему выбора в условиях неопределенности) / Райфа Г. Перев. с англ., М.: Главная редакция физико-математической литературы издательства «Наука», 1977.

26. Аналитические материалы Министерства органов внутренних дел за 2000г. Москва, 2001.

27. Андрейчиков A.B. Андрейчикова О.Н. Анализ, синтез, планирование решений в экономике М.: Финансы и статистика, 2000.

28. Афоничкин А. И. Функция качества размытой информации / Управление, надежность, навигация. — Саранск, 1980.

29. Базилевич В.А. Ремпель Е.А. Соколова М.А. Моделирование как способ уменьшения неопределенности процесса управления проектом. ВНИИ Системных исследований «Проблемы и методы принятия решенийв организационных системах управления». М., 1989.

30. Батыршин И. 3. К анализу предпочтений в системах принятия решений // Тр. МЭИ. — М., 1981.

31. Башкирский А.И Психология личности в правоохранительных органах. Курс лекций. Челяб., 2001.

32. Беллман Р., Заде JI. Принятие решений в расплывчатых условиях//Вопросы анализа и процедуры принятия решений. — М.: Мир, 1976.

33. Берштейн Л. С. Мелихов А. Н. Формирование классов расплывчатых ситуаций специализированным устройством очувствленного робота // Изв. АН СССР. Техн. кибернетика. — 1983. — № 4 —С. 151—157.

34. Бешелев С.Д., Гурвич Ф.Г. Математико-статистические методы экспертных оценок.- 2-е изд., перераб. И доп. М.: Статистика, 1980.

35. Богатов Р.Х. Основы делопроизводства в государственном аппарате. Казань, 1989.

36. Бойко В.В. Ковалев А.Г. Панферов В.Н. Социально-психологический климат коллектива и личность. -М.: «Мысль», 1983.

37. Борисов A.B. Принятие решений на основе нечетких моделей. Рига, 1989.

38. Борисов А. Н. Выбор компромиссного решения в задаче векторной оптимизации при лингвистических критериях // Методы и системы принятия решений. Информационное и алгоритмическое обеспечение моделей принятия решений. — Рига: Риж. политехи, ин-т, 1984.

39. Борисов А. Н. Модели анализа и выбора альтернатив на основе теории нечетких множеств // Проблемы и методы принятия решений в организационных системах управления. — М.: ВНИИСИ, 1985.

40. Борисов А. Н., Алексеев A.B. Меркурьева Г.В. и др. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений. М.: Радио и сявязь,1989.

41. Борисов А. Н., Корнеева Г. В. Анализ альтернативных решений в семиотических моделях управления // Тр. Всесоюз. конф. «Семиотические модели при управлении большими системами». — М.: науч. совет по комплекс, пробл. «Кибернетика», 1979.

42. Борисов А. Н., Корнеева Г. В. Лингвистический подход к построению моделей принятия решений в условиях неопределенности // Методы принятия решений в условиях неопределенности. — Рига: Риж. политехи, ин-т, 1980.

43. Борисов А. Н., Осис Я. Я. Методика оценки функции принадлежности нечеткого множества // Кибернетика и диагностика. — Рига: Риж. политехи, ин-т, 1970. — Вып. 4 — С. 125—134.

44. Борисов А.Н. Крумберг O.A. Федоров И.П. Принятие решений на основе нечетких моделей: Примеры использования.- Рига: Зинатне,1990.

45. Вачнадзе Р. Г., Метревели Д. Г. Парето-оптимальные решения с нечеткими целями и ограничениями // Сообщ. АН ГССР. — Тбилиси, 1979. — Т. 93, № 3 — С. 565—568.

46. Вересков А. А., Кузьмин В. Б., Федоров В. В. Определение степеней принадлежности на основе совокупности матриц Саати для нечетких множеств // Сб. тр. ВНИИСИ. — 1982. — № 10 — С. 117—124.

47. Веселый В.З. Актуальные проблемы совершенствования управленческой подготовки кадров в органах внутренних дел: Уч. пособие. М., 1989.

48. Вилкас Э. И., Майминас Е. 3. Решения: теория, информация,моделирование. — М.: Радио и связь, 1981.

49. Вицин С.Е. Системный подход и преступность. М., 1980.

50. Вицин С.Е., Москвин А.И. Методические основы прогнозирования в управленческой деятельности в сфере обеспечения правопорядка. М., 1982.

51. Вицин С.Е. Социальные системы. ОВД как система управления. М., 1987.

52. Волков А.Н. Организация делопроизводства и обработка корреспонденции в органах внутренних дел. М.,1984.

53. Волкович В. Л., Михалевич В. С. Вычислительные методы исследования и проектирования сложных систем. — М.: Наука, 1982.

54. Воробьев О.В. Подготовка и принятие управленческих решений. Киев, 1976.

55. Воскресенский Г.М. и др. Статистические методы обработки и анализа социальной информации в управленческой деятельности органов внутренних дел. М., 1988.

56. Воскресенский Г.М. и др. Статистические методы обработки и анализа социальной информации в управленческой деятельности органов внутренних дел. М., 1986.

57. Воскресенский Г.М. Теория и практика информационного обеспечения управления в органах внутренних дел. М., 1985.

58. Гаврилов Б .Я. Проблемы регистрации и учета преступлений и пути их правового решения. Информационный биллютень следственного комитета МВД России 1 (98), М., 1999.

59. Гвоздик А. А. Решение нечетких уравнений // Изв. АН СССР. Техн. кибернетика. — 1984. — № 5 — С. 176—183.

60. Герасимов А.П. Контроль в управленческой деятельности органов внутренних дел: Лекция. М., 1983.

61. Глушков В. И. Алгоритм вычисления полезности альтернативы при лингвистических вероятностях нечетких исходов // Методы и системыпринятия решений: Информационное и алгоритмическое обеспечение моделей принятия решений. — Рига: Риж. политехи, ин-т, 1984.

62. Глушков В. И., Деркач О. И. Выбор альтернатив с учетом нечеткого описания последствий // Методы и системы принятия решений. Автоматизированные системы поддержки принятия решений в управлении и проектировании.— Рига: Риж. политехи, ин-т, 1985.

63. Горошко И.В. Математическое моделирование в управлении органами внутренних дел.-М.: Акад. Управ. МВД РФ.-2000.

64. Горский П.А. Система поддержки принятия решений «Прототип». Руководство пользователя М., 2000.

65. Грундспенькис Я. А., Тентерис Я. К. Комплекс алгоритмов синтеза и сравнения структур с нечетко описанными элементами // Принятие решений в условиях нестатистической неопределенности. — Рига: Риж. политехи, ин-т, 1982.

66. Дробышев Ю. П., Пухов В. В. Аппроксимация нечетких отношений // Эмпирическое предсказание и распознавание образов (Вычислительные системы).— Новосибирск, 1978. — Вып. 76 — С. 75— 82.

67. Дьяченко В. Ф., Черняев В. Г. Построение очереди сообщений на узле коммутации с использоваяием нечетких множеству / Системы управления сетями. — М.: Наука, 1980.

68. Евланов Л.Г. Теория и практика принятия решений. М.: АНХ СССР 1984.

69. Евминова Л.Г. Основы теории принятия решений. М., 1979.

70. Ежкова И. В. Семантически-инвариантная формализация лингвистических оценок // Семантические аспекты формализации интеллектуальной деятельности. — М.: МДНТП, 1983.

71. Ежкова И. В., Поспелов Д. А. Принятие решений при нечетких основаниях: Универсальная шкала // Изв. АН СССР. Техн. кибернетика. — 1977. —№6 —С. 3—11.

72. Ежкова И. В., Поспелов Д. И. Принятие решений при нечетких основаниях: Схемы вывода // Изв. АН СССР. Техн. кибернетика. — 1978.2 — С. 5—11.

73. Жаке-Лагрез Э. Применение размытых отношений при оценке предпочтительности распределенных величин // Статистические модели и многокритериальные задачи принятия решений. — М.: Статистика, 1979.

74. Жуковин В. Е. Нечеткие многокритериальные задачи принятия решений // Изв. АН СССР. Техн. кибернетика. — 1986. — № 2 — С. 159— 165.

75. Заде Л. А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. — М.: Мир, 1976.

76. Зуйков Г.Г., Черненко Г.И., Яськов Е.Ф. Научная организация труда в органах внутренних дел. М., 1981.

77. Иванов H.H. Организация процессов управления в МВД-УВД. М., 1984.

78. Ипакян А.П. Понятия и научно-методические основы выработки управленческих решений в органах внутренних дел: Лекция. М., 1988.

79. Кини Р. Л., Райфа X. Принятие решений при многих критериях: Предпочтения и замещения. — М.: Радио и связь, 1981.

80. Кини Р. Размещение энергетических объектов: Выбор решений.

81. М.: Энергоатом.издат, 1983.

82. Козлов Ю.М., Фролов Е.С. Научная организация управления и право: Уч. пособие. М., 1986.

83. Комаров Е.И. Организатор и организаторская деятельность. М.,1986.

84. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств. — М.: Радио и связь, 1982.

85. Кравец А. С. Природа вероятности. — М.: Мысль, 1976.

86. Красильников А.Ю. Анализ и принятие решений. Новосибирск. ИКиГИС. 1999.

87. Крумберг О. А. Теория психологической возможности для моделирования выбора в условиях неопределенности // Методы принятия решений в условиях неопределенности. — Рига: Риж. политехи, ин-т, 1980.

88. Кузьмин В. Б. Построение групповых решений в пространствах четких и нечетких бинарных отношений. — М.: Наука, 1982.

89. Кулик В. Т. Небулярные множества/ЯТромышленная кибернетика. — Киев: Ин-т кибернетики АН УССР, 1971.

90. Кутушев В.Г. Научная организация труда в органах внутренних дел. Хабаровск, 1989.

91. Кухарев Б. Е. О функции многокритериальной полезности // Автоматизированные системы управления и приборы автоматики. — Харьков: Харьк. ин-т радиоэлектроники, 1978. — Вып. 48 — С. 143—148.

92. Ларичев О. И. Анализ процессов принятия человеком решений при альтернативах, имеющих оценки по многим критериям: Обзор // Автоматика и телемеханика. — 1981. —№8 — С. 131—141.

93. Левиатов А. Ю. Об определении характеристик технических объектов с помощью непрямых методов диагностики // Класс управления, использующий принцип противоречия. — Иркутск: Сиб. энерг. ин-т, 1984.

94. Майдыков А.Ф. Правовые и организационные основы осуществления функций управления в горрайорганах внутренних дел. М., 1978.

95. Майдыков А.Ф. Предмет, задачи и система курса "Управления органами внутренних дел в экстремальных условиях". М., 1989.

96. Майдыков А.Ф. Стиль и методы деятельности начальника

97. ГРОВД и их совершенствование. М.,1987

98. Малков В.Д. Организационно-методическое обеспечение планирования деятельности органов внутренних дел. М., 1980.

99. Малков В.Д., Веселый В.З. Система функций социального управления: Лекция. М., 1987.

100. Малков В.Д., Веселый В.З. Теория социального управления. Предмет, система и задачи курса "Управление органами органов внутренних дел": Лекция. М., 1987.

101. Масленников Э.П. Организационно-правовые основы и методика аналитической работы в органах внутренних дел. М., 1979.

102. Мельников Г. П. Системология и языковые аспекты кибернетики. — М.: Сов. радио, 1978.

103. Меркурьева Г. В. Диалоговая система построения и анализа лингвистических лотерей // Методы и системы принятия решений: Прикладные задачи анализа решений в организационно-технических системах. — Рига: Риж. политехи, ин-т, 1983.

104. Мескон М.Х. Альберт М., Хедоури Ф. Основы менеджмента: Пер. с англ. — М.: «Дело», 1992.

105. Минаев В.А. Кадровые ресурсы органов внутренних дел: современный подход к управлению. М., 1991.

106. Минаев Ю. Н. Стабильность экономико-математических моделей оптимизации. — М.: Статистика, 1980.

107. Минин А .Я. Информатизация криминологических исследований: теория и методология. Екатеринбург: Изд-во Урал.ун-та, 1992.

108. Минин А.Я. Основы управления и информатика. Екатеринбург,1993.

109. Мирошников В. В. Проектирование технических систем на основе применения нечетких множеств и различных алгоритмов // Изв. АН СССР. Техн. кибернетика. — 1979. — № 3 — С. 124—135.

110. Модели и методы векторной оптимизации/С. В. Емельянов, В. И. Борисов, А. А. Малевич. А. М. Черкашин // Техническая кибернетика: ВИНИТИ, 1973. — Т. 5 — С. 386—448.

111. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной /А. Н. Борисов, А. В. Алексеев, О. А. Крумберг и др. — Рига: Зинатне, 1982.

112. Нариньяни А. С. Недоопределенность в системе представления и обработки знаний // Изв. АН СССР. Техн. кибернетика. — 1986. — № 5 — С. 3—28.

113. Негойце К. В. Применение теории систем к проблемам управления — М.: Мир, 1981.

114. Нейман Дж., Моргенштерн О. Теория игр и экономическое поведение. — М.: Наука, 1970.

115. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / Под ред. Д. А. Поспелова. — М.: Наука, 1986.

116. Орлов А. И. Задачи оптимизации и нечеткие переменные. — М.: Знание, 1980.

117. Орловский С. А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. — М.: Наука, 1981.

118. Основы управления в органах внутренних дел: Уч. Пособие / Под ред. А.П. Коренева. М., 1988.

119. Панкова Г. Д. Комплекс программ для доказательных вычислений на ЕС ЭВМ. — Фрунзе, 1983.

120. Подиновский В. В., Гаврилов В. М. Оптимизация по последовательно применяемым критериям. — М.: Сов. радио, 1975.

121. Попов В. А. Аналитическое выполнение арифметических операций над нечеткими числами//Тез. докл. Всесоюз. науч. семинара

122. Модели выбора альтернатив в нечеткой среде». — Рига: Риж. политехи, ин-т, 1980.

123. Попов В. А. Выбор оптимального варианта развития электрической сети при нечеткой исходной информации. // Методы и системы принятия решений: Прикладные задачи анализа решений в организационно-технических системах. — Рига: Риж. полнтехн. ин-т, 1983.

124. Попов Э. В. Общение с ЭВМ на естественном языке. — М.: Наука, 1982.

125. Поспелов Г. С., Ириков В. А., Курилов А. Е. Процедуры и алгоритмы формирования комплексных программ. — М.: Наука, 1985.

126. Поспелов Д. А. Ситуационное управление: Теория и практика. — М.: Наука, 1986.

127. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения. Пер. с англ. В.В.Подиновского, М.Г.Гафта, В.С.Бабинцева. — М.: Радио и связь 1981.

128. Рассолов М.М. Управление, информация и право. М., 1983.

129. Романов В.И. Учись применять закон: задачи, деловые игры, составление правовых документов. М., 1989.

130. Роша А.Н. Профессиональная ориентация и профессиональный отбор в органах внутренних дел: Уч. пособие. М., 1989.

131. Роша А.Н. Стимулирование служебной деятельности работников милиции: Уч. пособие. М., 1991.

132. Руа Б. Классификация и выбор при наличии нескольких критериев (метод ЭЛЕКТРА) // Вопросы анализа и процедура принятия решений. М.: Мир, 1976.

133. Сазонов Б.И. Отделение и обеспечение целей социального управления и их правовое закрепление. М., 1983.

134. Сазонов Б.И. Руководитель рргана внутренних дел: стиль и методы работы. М., 1983.

135. Сваровский С. Г. Аппроксимация функций принадлежностизначений лингвистической переменной // Математические вопросы анализа данных. — Новосибирск: ВЦ СО АН СССР, 1980.

136. Сваровский С. Г. Пакет программ для моделирования лица, принимающего решения в человеко-машинной системе // Модели выбора альтернатив в нечеткой среде: Тез. межресп. науч. конф. — Рига: Риж. политехи, ин-т, 1984.

137. Скофенко А. В. О построении функций принадлежности нечетких множеств, соответствующих количественным экспертным оценкам // Науковедение и информатика. — Киев: Наукова думка, 1981. — Вып. 22 —С. 70—79.

138. Слядзь Н. Н. Безусловные нечеткие свидетельства в моделях анализа решений // Методы и системы принятия решений: Информационное и алгоритмическое обеспечение моделей принятия решений. — Рига: Риж. политехи, ин-т, 1984.

139. Слядзь Н. Н. Интерактивная система анализа нечеткой исходной информации в моделях принятия решений // Методы и системы принятия решений: Прикладные задачи анализа решений в организационно-технических системах. — Рига: Риж. политехи, ин-т, 1983.

140. Сухарев В.Ф. Проблемы совершенствования организационных структур ОВД. М., 1985.

141. Тарасов В. Б. Нечеткие множества типа 2 в описании индивидуальных предпочтений // Тез. V науч.-техн. семинара «Управление при наличии расплывчатых категорий». -— Пермь: НИИ управл. машин и систем, 1982. — 4.2 — С. 24—27.

142. Тарасов В. Б. О соотношении различных подходов к описанию нечетких понятий // Тезисы VI науч. семинара «Управление при наличии расплывчатых категорий». — Пермь: Перм. политехи, ин-т, 1983. — С. 41—45.

143. Теория выбора и принятия решений /И. М. Макаров, Т. М. Виноградская, А. А. Рубчинский, В. Б. Соколов. — М.: Наука, 1982.

144. Теория управления в сфере правоохранительной деятельности /Под ред. В.Д. Малкова. М., 1990.

145. Тимохин Г.П. Подготовка плана УВД. В сб. Штабная практика. -М„ 1993.

146. Трухаев Р. И. Модели принятия решений в условиях неопределенности — М.: Наука, 1981.

147. Туманов Г.А. Организация управления в сфере охраны общественного порядка М., 1972.

148. Управление и информационно-техническое обеспечение органов внутренних дел / Под ред.А.Я.Минина. Екатеринбург, 1992.

149. Управление органами внутренних дел: Курс лекций / Под ред. В.А.Круглова, С.Г.Дырды,- Академия МВД РФ, 1995.

150. Уткин В.Е. «К вопросу об оценке эффективности управленческой деятельности аппаратов МВД, УВД субъектов РФ». М., 2001.

151. Фишберн П. К. Методы оценки аддитивных ценностей // Статистическое измерение качественных характеристик. — М.: Статистика, 1972.

152. Фишберн П.С. Теория полезности для принятия решений. М.,1978.

153. Ходашинский И. А. Логика оценок величин. — Томск, 1984.

154. Хорькин Ю.П., Никитин М.Н. Методика подготовки управленческих решений штабами органов внутренних дел // Учебно-методическое пособие. М., 1999.

155. Черняев В. Г. О некоторых свойствах нечетких алгоритмов // Автоматы и управление: Управление на сетях и узлах связи. — М.: Наука,1979.

156. Четвериков B.C. Изучение деятельности дежурной части УВД города на основе математических методов. М., 1985.

157. Четвериков B.C. Методологические и организационноправовые основы применения количественных методов в управленческой деятельности органов внутренних дел. М., 1991.

158. Четвериков B.C. Основы применения математических методов в управленческой деятельности органов внутренних дел. М., 1988.

159. Четвериков B.C. Основы управления в органах внутренних дел: Уч. пособие (альбом схем). М., 1989.

160. Четвериков B.C. Применение количественных методов в управленческой деятельности органов внутренних дел.: Методические разработки. М., 1983.

161. Шапиро Д. И. Принятие решений в системах организационного управления: Использование расплывчатых категорий. — М.: Энергоатомиздат, 1983.

162. Шелякин Н.Д. Организация и осуществление руководителями контроля за оперативно-служебной деятельностью. М.,1987.

163. Шошин П. Б. Размытые числа как средство описания субъективных величину / Статистические методы анализа экспертных оценок. — М.: Наука, 1977.

164. Язенин А. В. Задача векторной оптимизации с нечеткими коэффициентами важности критериев // Математические методы оптимизации и управления в сложных системах. — Калинин: Калинин, гос. ун-т, 1981.

165. Adamo J. М. Fuzzy Decision Trees // Fuzzy Sets a. Systems.— 1980.—Vol. 3, N 4.—P. 207—219.

166. Adiassnig K.-P., Kolarz G. CADIAG-2: Computer-Assisted Medical Diagnosis Using Fuzzy Subsets // Approximate Reasoning in Decision Analysis. — Amsterdam: North-Holland Publ. Co., 1982.

167. Alefeld G., Herrberger J. Introduction to Interval Computations.— N. Y. Acad. Press, 1983.

168. Baas S. M., Kwakernaak H. Rating and Ranking of Multiple-Aspect Alternatives Using Fuzzy Sets // Automatica. — 1977.— Vol. 13, N1.—P. 47—

169. Baldwin J. F. A Fuzzy Relational Inference Language for Expert Systems//1 Proc. of the 13th Intern. Symp. on Multiple-Valued Logic.—N. Y.: IEEE, 1983.

170. Baldwin J. F. Fuzzy Logic and. Fuzzy Reasoning / yintern. J. of Man-Machine Studies—1979.—Vol. 11, N 4. — P. 465—480.

171. Baldwin J. F., Guild N. C. F. Comments on the «Fuzzy Max» Operator of Dubois and Prade // Intern. J. of Systems Science. — 1979.—Vol. 10, N9.—P. 1063—1064.

172. Borisov A. N., Glushkov V. I. Using the Concept of Information Granularity in Decision-Making Problems // IFAC/IFORS Intern. Symp. on Large Scale Systems: Prepr.—Warsaw: System Research Inst, 1983.

173. Borisov A. N., Merkuryeva G. V. Linguistic Lotteries— Construction a. Pro-perties // Busefal.—1982,—N 11.—P. 39—46.

174. Czogala E., Zimmermann H.-J. The Aggregation Operations for Decision Making in Probabilistic Fuzzy Environment // Fuzzy Sets a. Systems. — 1984. —Vol. 13, N3.—P. 223—239. =

175. De Liica A., Termini S. Entropy of L-fiizzy Sets // Inform, a. Control.— 1974.—Vol. 24, NI—P. 55—73,

176. Dempster A. P. Upper and Lower Probabilities Induced by a Multivalued Mapping // Ann, of Math. Statistics.-1967.-Vol. 38. — P. 325— 339.

177. Dubois D., Prade H. Additions of Interactive Fuzzy Numbers I I IEEE Trans, on Automatic Control.-1981.-Vol. 26, N 4. — P. 926—936.

178. Dubois D., Prade H. Fuzzv Real Algebra: Some Results // Fuzzv Sets a. Systems.—1979.—Vol. 2, N 4.—P. 327—348.

179. Dubois D., Prade H. Fuzzy Sets and Systems: Theory and

180. Applications.— N. Y., Acad. Press, 1980. \

181. Dubois D., Prade H. New Results About Properties and Semantics of Fuzzy Set-Theoretic Operators // Fuzzy Sets: Theory and Applications to Policy Analysis and Information Systems. — N. Y.: Plenum Press, 1980.

182. Dubois D., Prade H. Ranking Fuzzy Numbers in the Setting of Possibility Theory//Infoim. Science.-1983.-Vol. 30, N 3.—P. 183—224.

183. Dubois D., Prade H. The Use of Fuzzy Numbers in Decision Analysis // Fuzzy Information and Decision Processes /Ed.: M. M. Gupta, E. Sanchez.—Amsterdam: North-Holland Publ. Co., 1982.

184. Dubois D., Prade H. Towards Fuzzy Differential Calculus // Fuzzy Sets a. Systems.—1982, — Vol. 8, N 1.—P. 1—17. (Part 1); N 2. — P. 105— 116 (Part 2); N3.—P. 225—233 (Part 3).

185. Efstathiou J., Rajkovich V. Multi-Attribute Decision-making Using a Fuzzy Heuristic Approach // Intern. J. of Man-Machine Studies.—1980.—Vol. 12, N2.—P. 141—156.

186. Fishburn P. C., Vickson R. G. Theoretical Foundations of Stochastic Dominance // Stochastic Dominance: An Approach to Decision Making under Risk / Ed.: G. A. Whitmore, M. C. Findlay. — Lexington: D. C. Heath a. Co, 1977.

187. Freeling A. N. S. Fuzzy Sets and Decision Analysis // IEEE Trans, on Systems, Man a. Cybernetics.—1980—Vol. 10, N 7. — P. 341—354.

188. Goguen J. A. L-fuzzy sets // J. of Math. Analysis a. Applications.— 1967.—Vol. 18.—P. 145—174.

189. IFAC Symp. Fuzzy Inform. Knowledge Representation a. Decision Analysis / Inform. Sciences.-1981.-Vol. 24, N 2.— P. 143—161.

190. Kahneman D., Tverskv A. Prospect Theory: An Analysis of Decision under Risk // Econometrica. — 1979 — Vol. 47, N 2. — P. 263—291.

191. Klement E. P. Some Remarks on a Paper by R. R. Yager // Inform. Science. — 1982.—Vol. 27, N 3.—P. 211—220.

192. Lesmo L., Saitta L., Torasso P. Fuzzy Production Rules: a Learning Metho-dology // Fuzzy Sets, Possibility Theory and Applications. — N. Y.; London: 1989.

193. Loo S. G. Measures of Fuzziness // Cybernetica. — 1977.—Vol. 20, N3.—P. 201—210.

194. Mizumoto M„ Tanaka, K. Some Properties of Fuzzy Sets of Type 2 // Inform, a. Control.-1976.-VoL 31, N 3. — P. 312—341.

195. Nahmias S. Fuzzy Variables // Fuzzy Sets a. Systems.-1978.-Vol. 1, N2—P. 97—110.

196. Negoita C. V., Ralescu D. A. Applications of Fuzzy Sets to Systems Analysis.—Basel: Birkhauser Veri., 1975.

197. Nguyen H. T. A Note on the Extension Principle for Fuzzv Sets // J. of Math. Analysis a. Applications.—1978—Vol. 64, N 4. — P. 369—380.

198. Product Operators for the Intersection of Fuzzy Sets // Fuzzy Sets a. Systems.rix // Intern. J. of Man-Machine Studies. — 1976. — Vol. 8, N 6. — P. 679—686.

199. Shimura M. Fuzzv Set Concept in Rank-Ordering Objects / AI. of Math. Analysis a. Applications.— 1973, — Vol. 43, N 3. — P. 713—733.

200. Slyadz N., Borisov A. Analysis of Fuzzy Initial Information in Decision-Making Models / Cybernetics and Systems Research/Ed.: R. Trappl.— Amsterdam: North-Holland Publ. Co., 1982.

201. Tanaka H., Okuda T., Asai K. A Formulation of Fuzzy Decision Problems and Its Application to Investment Problem // Kybernetes.—1976.— Vol. 6, N 1—p. 25—30.

202. Whalen T., Schott B. Fuzzy Production System for Decision Support // Proc. of the IEEE Intern. Conf. on Cybernetics and Society.—N. Y.:1.EE, 1981.

203. Xu W.-L., Wu C.-F., Cheng W.-M. An Algorithm to Solve the Max-Min Composite Fuzzy Relational Equations // Approximate Reasoning in Decision Analysis. — Amsterdam: North-Holland Publ. Co., 1982.

204. Yager R. R. A Note on Fuzzy Probabilities // Inform. Science. — 1979—Vol 18, N2.—P. 113—129.

205. Yager R. R. Multicriteria Decisions with Soft Information: An Application of Fuzzv Set and Possibility Theorv // Mathematics. — 1982 —Vol 6 N 2 P 21—28; N 3P. 7—16.

206. Yager R. R. On Different Classes of Linguistic Variables Defined Via Fuzzy Subsets // Kybernctes.—1984.—Vol. 13, N 2. — P. 103—110.

207. Zadeh L. A. Fuzzy Algorithms // Inform, a. Control. — 1968 —Vol 12 N2 —P. 94—102.

208. Zadeh L. A. Fuzzy Probabilities and Their Role in Decision Analysis // Proc. of IFAC Svmp. «Theory and Appl. of Digital Control».—New Delhi- IFAC 1982.

209. Zadeh L. A. Fuzzy Sets and Information Granularity// Advances in Fuzzy Sets Theory and Applications/Ed.: M. M. Gupta, R. K. Ragade R R Yager— Amsterdam: North-Holland Publ. Co., 1979,

210. Zadeh L. A. Probability Measures of Fuzzv Events // J. of Math Analysis a Applications.-1968.-Vol 23, No. — P. 421—427.

211. Zadeh L. A. PRUF—A Meaning Representation Language for Natural Languages // Intern. J. of Man-Machine Studies.— 1978.—Vol. 10, N 4 —P 395— 399, 451—460.

212. Zadeh L. A. Similarity Relations and Fuzzv Orderings // Inform Science 1971.—Vol.3, N2.—P. 177—200.

213. Zadeh L. A. The Linguistic Approach and its Application to Decision Analy-sis // Directions( in Large-Scale Systems/Ed.: Y. C. Ho, S. K. Mitter — NY- Plenum Press, 1976.1. Регистрация пезвичных данных по Челябинску и области за 2000г.

214. Данные Данные за 7 Данные за 8 Данные за 9 Данные за 10месяцев месяцев месяцев месяцев

215. Преступления % % ГУВ % %

216. ИЦ ГУВД расх. ИЦ ГУВД расх. ИЦ Д расх. ИЦ ГУВД расх.

217. Кол-во преступлений 2331 2331 0 2619 2620 0,03 2896 2896 0 3296 3296 059,95 56,50 61,69 58,21 62,26 58,59

218. Процент раскрываемости преступлений % % 3,45% % % 3,48% 62,28% 60% 2,28% % % 3,67%

219. Количество нераскрытых преступлений 916 1014 9,8 985 1095 10,1 1096 1158 5,4 1228 1365 10,1

220. Кол-во преступлений по линии УР 1791 1908 6,1 2034 2142 5 2236 2342 5 2567 2682 4,3

221. Протокольная форма 195 195 0 240 240 0 292 292 0 333 329 1.2

222. Совершено в общественных местах 208 227 8,4 236 274 13,87 283 308 8,1 333 344 3,2

223. Совершено несовершеннолетними 179 154 16,3 207 189 9,5 243 210 15,7 298 245 21,6

224. Совершено ранеесудимыми 616 326 88,9 699 391 78,8 804 468 71,8 885 504 76

225. Совершено в состояние опьянения 320 193 65,8 379 226 67,7 436 276 58 488 312 56,4

226. Данные Преступления Данные за 11 месяцев Данные за 12 месяцев

227. ИЦ ГУВД % расх. ИЦ ГУВД % расх. Форма 2-Е

228. Кол-во преступлений 3811 3811 0 4175 4175 0

229. Процент раскрываемости преступлений 61,33 % 57,02 % 4,31% 61,14 % 54,73 % 6,41%

230. Количество нераскрытых преступлений 1383 1638 15,6 1527 1890 19,2

231. Кол-во преступлений по линии УР 2945 3108 5,3 3252 3326 2,2 3254

232. Протокольная форма 370 370 0 421 421 0

233. Совершено в общественных местах 404 423 4,5 464 479 3,1

234. Совершено несовершеннолетними 339 284 19,4 368 281 31

235. Совершено ранеесудимыми 967 540 79,1 1069 609 75,53

236. Совершено в состояние опьянения 533 339 57,2 601 366 64,2

237. Данные по раскрываемости преступлений ИЦ и ГУВД

238. Кол-во нераскр. преет, по ИЦ и ГУВД2000 1800 1600 1400 1200 1000 800 600 400 200 0гувдиц7 мес.8 мес.9 мес.10 мес.11 мес.12 мес.

239. Кол-во преет, зарегестр. по ИЦ и ГУВД3500 3000 2500 2000 1500 1000 500 07 мес.8 мес.9 мес. 10 мес. 11 мес. 12 мес.

240. Совершено в состояние опьянения по ИЦ и ГУВД

241. Совершено несовершеннолетними по ИЦ и ГУВД

242. Процент раскрываемости преступлений за 12 мес.1. Разница

243. Количество нераскрытых преступлений за 12 мес.2000150010001890

244. Кол-во преступлений по линии У Р за 12 мес.3500 3000 2500 2000 1500 1000 500 0-5001. ГУВД1. Разнина

245. Совершено несовершеннолетними за 12 мес.

246. Совершено ранеесудимыми за 12 мес.10691. ГУВД Разница

247. Совершено в состояние опьянения за 12 мес.0 й

248. Исходные данные выбора альтернативы

249. Предпочтительность альтернатив по первому критерию1. Х1= 11. Х2= 2

250. Предпочтительность альтернатив по второму критерию Х1= 11. Х2= 3

251. Предпочтительность альтернатив по третьему критерию Х1= 11. Х2= 5

252. Предпочтительность альтернатив по четвертому критерию1. Х1= 11. Х2= 0,33

253. Предпочтительность альтернатив по пятому критерию1. Х1= 11. Х2= 4

254. Определение веса критериев

255. С1-С2= . 2 С2-С1= С3-С1= С4-С1=

256. С1-С3= 0,2 С2-С3= 0,2 С3-С2= С4-С2=

257. С1-С4= 0,33 С2-С4= 0,2 С3-С4= 0,5 С4-С3=1. Контрольные действия

258. Х1-Х2= 1 Х2-Х1= 1 Х3-Х1= 1 Х4-Х1 = 1

259. Х1-Х3= 0 Х2-Х3= 0 Х3-Х2= 1 Х4-Х2= 1

260. Х1-Х4= 0 Х2-Х4= 0 Х3-Х4= 0 Х4-Х3= 1

261. Предпочтение альтернатив по времени, затраченное на реализацию альтернативы

262. Предпочтение альтернатив по материальным затратам

263. Х1-Х2= 1 Х2-Х1= 0 Х3-Х1= 1 Х4-Х1 = 1

264. Х1-Х3= 0 Х2-Х3= 0 Х3-Х2= 1 Х4-Х2= 1

265. Х1-Х4= 0 Х2-Х4= 0 Х3-Х4= 1 Х4-Х3= 11. Х1-Х2=

266. Предпочтение альтернатив по качеству реализации1 | Х2-Х1= 0 | Х3-Х1= 0 | Х4-Х1= 11. Х1-Х3= Х1-Х4=1. Х2-Х3= Х2-Х4=11. О О1. Х4-Х2-Х4-Х3=1. Х1-Х2= Х1-Х3= Х1-Х4=

267. Предпочтение альтернатив по научной обоснованности реализации1. Х2-Х1= Х2-Х3= Х2-Х4=1. О О1. О О1 = 1

268. Сравнение альтернатив по критерию численность и состав населения

269. Предпочтительность альтернатив Х1= 1 Х2= 2

270. Матрица парного сравнения альтернатив XI Х2 XI 1 21. Х2 0,5 1 Сумма 1,5 3

271. Нормализованное сравнение XI Х2 XI 0,667 0,667 Х2 0,333 0,333

272. Оценка плотности населения 0,667 0,333

273. Оценка сопоставимости БХ1= 2,000 8X2= 2,000

274. Лучшая альтернатива Х1=0,667

275. Сравнение альтернатив по социально-экономическому положению

276. Предпочтительность альтернатив Х1= 11. Х2= 3

277. Матрица парного сравнения альтернатив XI. Х2 XI 1 3

278. Х2 0,3333 1 Сумма 1,3333 4

279. Нормализованное сравнение XI . Х2 XI 0,750 0,750 Х2 0,250 0,250

280. Оценка социально-эконом. положения 0,750 0,250

281. Оценка сопоставимости SX1= 2,000 SX2= 2,000

282. Лучшая альтернатива Х1=0,75

283. Сравнение альтернатив по оперативной обстановке

284. Предпочтительность альтернатив Х1= 11. Х2= 51. XI1 5 0,2 11. Сумма 1,2

285. Нормализованное сравнение XI Х2 XI 0,833 0,833 Х2 0,167 0,167

286. Оценка по операт. обстановке0,8330,167

287. Оценка сопоставимости БХ1= 2,0008X2= 2,000

288. Лучшая альтернатива Х1=0,833

289. Сравнение альтернатив по кадровому составу сотрудников ОВД

290. Предпочтительность альтернатив Х1= 11. Х2= 0,3331. XI Х2

291. Матрица парного сравнения альтернатив XI Х21 0,333 3,003 11. Сумма 4,003 1,3331. XI Х2

292. Нормализованное сравнение XI . . Х2 0,250 0,250 0,750 0,750

293. Оценка по кадровому составу0,2500,750

294. Оценка сопоставимости 8X1= 2,000 БХ2= 2,0001. Лучшая альтернатива1. Х2=0,75

295. Сравнение альтернатив по матер-техн. обеспечению

296. Предпочтительность альтернатив Х1= 11. Х2= 41. XI Х2

297. Матрица парного сравнения альтернатив XI Х21 40,25 11. Сумма1,251. XI Х2

298. Нормализованное сравнение XI Х2 0,800 0,800 0,200 0,200

299. Оценка по мат.тех.обес. 0,800 0,200

300. Оценка сопоставимости ЭХ1= 2,000 БХ2= 2,0001. Лучшая альтернатива1. Х1=0,81. Выбор альтернативы

301. Численность и состав населения, Социально-экономические факторы Изменение оперативной обстановки Кадровый состав сотрудников ОВД Материально-техническое обеспечение Среднее значение функции принадлежности

302. XI 0,667 0,750 0,833 0,250 0,800 0,660

303. Х2 0,333 0,250 0,167 0,750 0,200 0,340

304. Лучшая альтернатива Х1=0,66

305. Сравнение критериев, для определения их веса

306. С1-С2= 2 С2-С1= 0,5 С3-С1= 5 С4-С1= 3,003 п= 4

307. С1-С3= 0,2 С2-С3= 0,2 С3-С2= 5 С4-С2= 5 к= 0,9

308. С1-С4= 0,333 С2-С4= 0,2 С3-С4= 0,5 С4-С3= 2

309. Матрица парного сравнения критериев1. С1