VIII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2016

Описано применение метода анализа иерархий в современных системах поддержки принятия решений, дано обоснование преимуществ метода в сравнении с существующими разработками.

Ключевые слова: метод анализа иерархий, система поддержки принятия решений, информационные технологии, строительство, медицина.

Информационные технологии в современном мире достигли такого глобального распространения, что практически невозможно найти ту область человеческой деятельности, в которой они не могут иметь применения. При этом внедрение компьютерных технологий раньше позволяло решать простые, почти автоматические задачи. Но, в связи с развитием информационных технологий, становится возможным достижение определенных успехов в области интеллектуальной помощи и поддержки принятия сложных решений, требующих большого количества времени для взвешивания множества критериев, отбора различных вариантов, отсеивания альтернатив. Для этих целей используются системы поддержки принятия решений (СППР). СППР-это совокупность процедур по обработке данных и суждений, помогающих руководителю в принятии решений, основанная на использовании моделей. Важнейшая задача развития СППР - внедрение новых методов интеллектуального анализа данных.

Одним из перспективных методов решения многокритериальных задач в СППР является метод анализа иерархий (МАИ).

Постановка задачи принятия решений сводится к тому, что имеются:

- несколько однотипных альтернатив (объектов, действий и т.п.);

- главный критерий (главная цель) сравнения альтернатив;

- несколько групп однотипных факторов (частных критериев, объектов, действий и т.п.), влияющих известным образом на отбор альтернатив.

При этом требуется каждой альтернативе поставить в соответствие приоритет (число) – получить рейтинг альтернатив. Причем.чем более предпочтительна альтернатива по избранному критерию, тем больше ее приоритет.

Принятие решений основывается на величинах приоритетов. Суть МАИ состоит в том, что метод сводится к иерархической декомпозиции сложного критерия (проблемы, цели) на более простые частные критерии, в рамках которых и сравниваются выбранные альтернативы (объекты). Сравнение производится методом парных сравнений с использованием определенной шкалы.

По результатам сравнений строится вектор приоритетов как главный собственный вектор матрицы парных сравнений. Сравнение производится сверху вниз. Сначала частные критерии, затем альтернативы по частным критериям.

Возможности метода анализа иерархии позволяют:

• провести анализ проблемы;

• провести сбор данных по проблеме;

• оценить противоречивость данных и минимизировать ее;

• провести синтез проблемы принятия решения;

• организовать обсуждение проблемы, что способствует достижению консенсуса;

• оценить устойчивость принимаемого решения.

МАИ обладает рядом преимуществ:

• структурированность, которая позволяет делать логические выводы простыми и наглядными.

• прозрачность, вследствие чего достигается наглядность и простота использования.

• достоверность (через согласованность).

• универсальность. Нет зависимости от предметной области.

• кластерность. Возможность работы нескольких экспертов.

• гибкость. Может идти как надстройка для других методов, при этом ставит приоритет человеческому опыту и интуиции перед сложными математическими расчетами.

• естественность. МАИ соответствует ходу человеческого мышления.

Очень важно отметить такое преимущество как универсальность. Из этого преимущества следует, что спектр применения метода очень широк.

На сегодняшний день нами ведется разработка метода анализа иерархий как одного из модулей комплекса информационной системы строительной компании. В данной разработке было решено модифицировать метод анализа иерархий. Изменения метода были сделаны таким образом, что пользователь может не сравнивать один объект с множеством других объектов по всем критериям, а лишь выставлять свою оценку каждому конкретному объекту по предложенным критериям. Это позволило упростить процесс автоматизации процедуры парных сравнений всех объектов.

В данной информационной системе модуль поддержки принятия решения предназначен для отбора наиболее подходящих строительных бригад для выполнения отдельных строительных работ.

Однако, стоит отметить, что существуют и другие области деятельности человека, в том числе и профессиональная деятельность, где требуется поддержка при принятии решений. В качестве примера возьмём медицину, в частности врачебную практику. Углубленное изучение информационных систем здравоохранения показало, что и в этой области есть потребность в разработке и внедрении мощных СППР. В настоящее время автоматизированные системы поддержки принятия решений в медицине имеют довольно слабое развитие. Из существующих систем можно выделить такие как MYCIN, PUFF (система диагностики заболеваний дыхательных путей выполненная на движке Mycin с наполнением знаниями из новой предметной области). Эти системы существуют с 70-х годов прошлого века и являются устаревшими.

Строительство и медицина – далеко не полный список областей, в которых может применяться СППР, основанная на МАИ. Существует еще множество других направлений, нуждающихся в поддержке принятия решений в условиях многокритериального выбора, но имеющих дефицит в доступных широкому кругу пользователей (то есть, не имеющих неоправданно большую стоимость) программных продуктах.

Поэтому в данный момент существует актуальность разработки системы, реализующей МАИ с простым интуитивным интерфейсом, способной принимать решения, не имеющей привязки к определенной предметной области. Система должна быть разработана таким образом, что при определенной настройке критериев и сравниваемых объектов, её можно было бы применятьв любой узконаправленной области профессиональной деятельности.

Литература

1. Нейлор К. Как построить свою экспертную систему. (Build Your Own Expert System, 1987) Перевод с англ. Н.Н. Слепова. (Москва: Энергоатомиздат, 1991) – 205 с..

2. Т. Саати. Принятие решений. Метод анализа иерархий. Перевод с английского Р. Г. Вачнадзе. Москва «Радио и связь», 1993г – 125 с.

3. Бабкин Э. А., Визгунов А. Н., Куркин А. А., Козырев О. Р. Общие принципы построения интеллектуальных систем поддержки принятия решений. Н. Новгород: Нижегородский ГТУ им. Р.Е. Алексеева, 2008. – 119 с.

4. Горовенко Л.А., Павленко М.В. Применение метода анализа иерархий в современных системах поддержки принятия решений //Сборник докладов, отмеченных наградами ХХI научной конференции студентов и аспирантов АМТИ, посвященной 70-летию Победы в Великой Отечественной войне. Армавир: Изд .ООО «Редакция газеты «Армавирский собеседник», подразделение Армавирская типография», 2015. С 9295.

5. Горовенко Л.А., Манин М.П. Применение математического аппарата методов оптимизации в задачах моделирования электросбережения// Сборник докладов, отмеченных наградами ХХI научной конференции студентов и аспирантов АМТИ, посвященной 70-летию Победы в Великой Отечественной войне. Армавир: Изд . ООО «Редакция газеты «Армавирский собеседник», подразделение Армавирская типография», 2015. С 8892.

6. Горовенко Л.А. Экспертно-обучающие системы оценки знаний, умений, навыков как основа компьютерной технологии обучения // Научный потенциал вуза - производству и образованию: сборник трудов по материалам межвузовской научно-производственной конференции, посвящённой 90-летию КубГТУ.- Армавир: Изд. АМТИ, 2008. С 342-344.

7. Горовенко Л.А. Некоторые аспекты представления знаний и организации интерфейса в интеллектуальных обучающих системах // Научный потенциал вуза - производству и образованию: сборник трудов по материалам межвузовской научно-производственной конференции, посвящённой 90-летию КубГТУ.- Армавир: Изд. АМТИ, 2008. С 206-208.

Код для цитирования: Скопировать