Анализ и классификация многокритериальных методов принятия решений

Анализ и классификация многокритериальных методов принятия решений

Автор: Чечнев В.Б.

Журнал: Онтология проектирования @ontology-of-designing

Рубрика: Методы и технологии принятия решений

Статья в выпуске: 4 (54) т.14, 2024 года.

Бесплатный доступ

Для принятия решений требуется подробная проработка и анализ путём оценки и сравнения различных альтернативных вариантов решений. Такие задачи характеризуются наличием нескольких критериев, по которым происходит сравнение. Вариативность параметров и условий принятия решения послужили причиной создания большого числа методов, способствующих эффективному осуществлению этого процесса. Известно несколько сотен многокритериальных методов принятия решений. При их практическом использовании сложно произвести отбор наиболее подходящего метода. В связи с этим, работы по анализу, классификации и систематизации многокритериальных методов принятия решений являются актуальными и востребованными, так как на них опираются лица, принимающие решения, и разработчики систем поддержки принятия решений. В большинстве классификаций акцентируется внимание на методологиях и целях методов, оставляя без рассмотрения присущие им ограничения. В статье делается попытка систематизировать основные многокритериальные методы принятия решений с учётом их ограничений. В работе проведён анализ наиболее распространённых методов и их классификаций. По результатам выявленных ограничений предложена классификация многокритериальных методов принятия решений и правила для их отбора. Применение данного подхода может позволить повысить обоснованность выбора методов и, как следствие, эффективность принимаемых решений.

Еще

Методы принятия решений, поддержка принятия решений, многокритериальная оценка, многокритериальные задачи, формализация предпочтений

Короткий адрес: https://sciup.org/170207436

IDR: 170207436   |   DOI: 10.18287/2223-9537-2024-14-4-607-624

Список литературы Анализ и классификация многокритериальных методов принятия решений

  • Демидовский А.В. Сравнительный анализ методов многокритериального принятия решений: ELECTRE, TOPSIS и MLLDM // Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям. 2020. Т. 1. С.234-237.
  • Емельянов С.В., Ларичев О.И. Многокритериальные методы принятия решений // Новое в жизни, науке, технике. 1985. № 10. С. 1-32.
  • Моисеев Н.Н., Иванилов Ю.П., Столярова Е.М. Методы оптимизации. М.: Наука, 1971. 352 с.
  • Вентцель Е.С. Исследование операций. Задачи, принципы, методология. М.: Наука, 1976. 206 с.
  • Соболь И.М., Статников Р.Б. Выбор оптимальных параметров в задачах со многими критериями. М.: Наука, 1981. 328 с.
  • Гермейер Ю.Б. Введение в теорию исследования операций. М.: Наука, 1971. 384 с.
  • Подиновский В.В. Об относительной важности критериев в многокритериальных задачах принятия решений // Многокритериальные задачи принятия решений / Под ред. С.В. Емельянова. М.: Машиностроение, 1978. С.48-82.
  • Štili´c A., Puška A. Integrating Multi-Criteria Decision-Making Methods with Sustainable Engineering: A Comprehensive Review of Current Practices // Eng. 2023. Vol. 4. P.1536-1549. DOI:10.3390/eng4020088.
  • Taherdoost H., Madanchian M. Multi-Criteria Decision Making (MCDM) Methods and Concepts // Encyclopedia. 2023. Vol.3. P.77-87. DOI:10.3390/encyclopedia3010006.
  • Cinelli M., Kadzinski M., Miebs G., Gonzalez M., Slowinski R. Recommending multiple criteria decision analysis methods with a new taxonomy-based decision support system // European Journal of Operational Research. 2022. Vol. 302. P.633-651. DOI: 10.1016/j.ejor.2022.01.011.
  • Zadeh L.A. Fuzzy sets. Information and Control. 1965. Vol. 8. P.338-353. DOI:10.1016/s0019-9958(65)90241-x.
  • Hwang C.-L., Yoon K. Multiple Attribute Decision Making: Methods and Applications—A State-of-the-Art Survey. New York: Springer, 1981. 269 p. DOI:10.1007/978-3-642-48318-9.
  • Saaty T.L. Decision Making with Dependence and Feedback: The Analytic Network Process. Pittsburgh: RWS Publications, 1996. 370 p.
  • Gabus A., Fontela E. World Problems, an Invitation to Further Thought within the Framework of DEMATEL. Geneva: Battelle Geneva Research Center, 1972. P.1-8.
  • Rezaei J. Best-worst multi-criteria decision-making method // Omega. 2015. Vol. 53. P.49-57. DOI:10.1016/j.omega.2014.11.009
  • Duckstein L., Opricovic S. Multiobjective Optimization in River Basin Development // Water Resources Research. 1980. Vol. 16. P.14-20 DOI:10.1029/WR016i001p00014
  • Van Laarhoven P.J., Pedrycz W. A fuzzy extension of Saaty’s priority theory // Fuzzy Sets Systems. 1983. Vol. 11. P.229–241. DOI:10.1016/s0165-0114(83)80082-7.
  • Lai Y.-J., Liu T.-Y., Hwang C.-L. Topsis for MODM // European Journal of Operational Research. 1994. Vol. 76. P.486–500. DOI:10.1016/0377-2217(94)90282-8.
  • Shannon C. A Mathematical Theory of Communication // Bell System Technical Journal. 1948. Vol. 27. P.379-423.
  • Ju-Long D. Control problems of grey systems // Systems & Control Letters. 1982. Vol. 1. P.288–294. DOI:10.1016/S0167-6911(82)80025-X.
  • Saaty T.L. A scaling method for priorities in hierarchical structures // Journal of mathematical psychology. 1977. Vol. 3. P.234-281. DOI:10.1016/0022-2496(77)90033-5.
  • Charnes A., Cooper W.W., Rhodes E. Measuring the efficiency of decision making units // European Journal of Operational Research. 1978. Vol. 2. P.429–444. DOI:10.1016/0377-2217(78)90138-8
  • Kolodner J.L. An introduction to case-based reasoning // Artificial intelligence review. 1992. Vol. 6.1. P.3-34. DOI:10.1007/bf00155578
  • Benayoun R., Roy B., Sussman N. Manual de Reference du Programme Electre // Note de Synthese et Formation. 1966. Vol. 25. 79 p.
  • Brans J.-P. L’ingénierie de la Décision: L’élaboration D’instruments D’aide a la Décision. Québec: Université Laval, Faculté des Sciences de L’administration, 1982. 256 p.
  • Matarazzo B. Preference Ranking Global Frequencies in Multicriterion Analysis (PRAGMA) // European Journal of Operational Research. 1988. Vol. 36. P.36-49. DOI:10.1016/0377-2217(88)90005-7.
  • Churchman C.W., Ackoff R.L. An approximate measure of value // European Journal of Operational Research. 1954. Vol. 2. P.172–187.http://doi.org/10.1287/opre.2.2.172.
  • Keeney R.L., Raiffa H., Mayer R.F. Decisions with Multiple Objectives: Preferences and Value Trade-Offs. Cambridge: Cambridge University Press, 1993. 569 p. DOI:10.1017/CBO9781139174084.
  • Edwards W. Social utilities // Engineering Economist. 1971. Vol. 1. P.119-129.
  • Mikhailov L., Singh M.G. Fuzzy Analytic network process and its application to the development of decision support systems. // IEEE Systems, Man, and Cybernetics Society. 2003. Vol. 33. P.33-41. DOI:10.1109/TSMCC.2003.809354.
  • Fishburn P.C. Additive Utilities with Incomplete Product Set: Applications to Priorities and Assignments // Journal of the Operations Research Society of America. 1967. P.537-542. DOI:10.1287/opre.15.3.537.
  • Zavadskas E.K., Kaklauskas A., Sarka V. The new method of multicriteria complex proportional assessment of projects // Technological and Economic Development of Economy. 1994. Vol. 1(3). P.131-139.
  • Keeney R.L., Raiffa H. Decision with Multiple Objectives. New York: J.Wiley & Sons, 1976. 569 p.
  • Greco S., Matarazzo B., Słowiński R. Rough sets theory for multi-criteria decision analysis // European Journal of Operational Research. 2001. Vol. 1(129). P.1-47 DOI:10.1016/S0377-2217(00)00167-3.
  • Zavadskas E.K., Turskis Z., Antucheviciene J., Zakarevicius A. Optimization of weighted aggregated sum product assessment // Elektronika ir Elektrotechnika. 2012. Vol. (6)122. P.3-6. DOI:10.5755/j01.eee.122.6.1810.
  • Bridgman P.W. Dimensional Analysis. New Haven: Yale University Press, 1922. 112 p.
  • Bana E., Costa C.A., Vansnick J.C. The MACBETH Approach: Basic Ideas, Software, and an Application. In: Advances in Decision Analysis. Mathematical Modelling: Theory and Applications. Dordrecht: Springer, 1999. P.131-157. DOI:10.1007/978-94-017-0647-6_9.
  • Velasquez M., Hester P.T. An Analysis of Multi-Criteria Decision Making Methods // International Journal of Operations Research. 2013. Vol. 10. P.56-66.
  • Kraujalienė L. Comparative analysis of multicriteria decision-making methods evaluating the efficiency of technology transfer // Business, Management and Education. 2019. Vol. 17. P.72-93. DOI:10.3846/bme.2019.11014.
  • Середенко Н.Н., Периков Ю.А., Дружаев А.А. Сравнительный анализ многокритериальных методов принятия решений // Актуальные проблемы гуманитарных и архитектурных наук. 2010. № 1. С.83-86.
  • Brito M.M., Evers M. Multi-criteria decision-making for flood risk management: a survey of the cur-rent state of the art // Natural Hazards and Earth System Sciences. 2016. Vol. 16(4). P.1019-1033. DOI: 10.5194/ nhess-16-1019-2016.
  • Patel M.R., Vashi M.P., Bhatt B.V. SMART – Multi-criteria decision-making technique for use in planning activities // Conf. on New Horizons in Civil Engineering (Surat, Gujarat, India, March, 2017). 2017. P.1-6.
  • Morton A. Multiattribute Value Elicitation // Operations Research & Management Science. 2018. Vol. 261. P.287-311. DOI:10.1007/978-3-319-65052-4_12.
  • Jaffar A. et al. An Innovative Approach in Decision-making Environments: Assessing Performance by Applying Multi-Attribute Value Theory (MAVT) // Asian Journal of Multidisciplinary Studies. 2015. Vol. 3. P.141-150.
  • Артемьевa А.Ю., Шакиров В.А., Яковкина Т.Н. Многокритериальный выбор районов для размещения ветровых электрических станций // Системы. Методы. Технологии. 2016. № 3. С. 116-122. DOI:10.18324/2077-5415-2016-3-116-122.
  • Esen H. Analytical Hierarchy Process Problem Solution. In Analytic Hierarchy Process - Models, Methods, Concepts, and Applications. IntechOpen. DOI:10.5772/intechopen.1001072.
  • Осинцев Н.А. Выбор стратегии устойчивого развития транспортной компании комбинированным STEEP-BWM-SAW с интервальными приблизительными числами // Вестник транспорта поволжья. 2022. № 3(93). C.73-81.
  • Rezaei J. A Concentration Ratio for Non-Linear Best Worst Method // International Journal of Information Technology & Decision Making. 2020. Vol. 3(19). P.891-907. DOI:10.1142/S0219622020500170.
  • Халицкая К. Выбор технологии с помощью метода TOPSIS // Форсайт. 2020. Т. 14. № 1. С.85-96. DOI:10.17323/2500-2597.2020.1.85.96.
  • Ciardiello F., Genovese A. A comparison between TOPSIS and SAW methods // Annals of Operations Research. 2023. Vol. 325. P.967-994. DOI:10.1007/s10479-023-05339-w.
  • Заруцкий С.А. Система выбора и настройки метода агрегирования как элемент инструментария СППР в сфере региональной политики // Управление экономическими системами. 2013. № 11(59). С.57-73.
  • Родзин С.И., Боженюк А.В., Кравченко Ю.А., Родзина О.Н. Методы нечѐткого многокритериального группового принятия решений для задач эвакуации при чрезвычайных ситуациях // Известия ЮФУ. Технические науки. 2023. № 2(232). С.186-200. DOI:10.18522/2311-3103-2023-2-186-200.
  • Варшавский П.Р., Ар Кар Мьо, Шункевич Д.В. Применение методов классификации и кластеризации для повышения эффективности работы прецедентных систем // Международный журнал Программные продукты и системы. 2017. № 4(30). С.625-631.
  • Алимханова А.Н., Мисель А.А. Оценка эффективности предприятий на основе метода DEA // Доклады ТУСУР. 2019. № 2. С.104-108. DOI:10.21293/1818-0442-2019-22-2-104-108.
  • Бикеева М.В., Сысоева Е.А. DEA-модель для оценки эффективности реализации национального проекта «Демография» на территории Приволжского федерального округа // Статистика и экономика. 2023. №20(3). С.4-13. DOI:10.21686/2500-3925-2023-3-4-13.
  • Taherdoost H., Madanchian M. A comprehensive overview of the ELECTRE method in multi criteria decision-making // Journal of Management Science & Engineering Research. 2023. Vol. 6. P.5-16. DOI:10.30564/jmser.v6i2.5637.
  • Кравченко Т.К., Дружаев А.А. Адаптация методов семейства ELECTRE для включения в Экспертную систему поддержки принятия решений // Бизнес-информатика. 2015. № 2 (32). С.69-78.
  • Терелянский П.В., Кузнецов С.Ю. Методика ELECTRE и автоматизация ранжирования альтернатив // E-Management. 2022. Т.5. №3. С.26-37. DOI:10.26425/2658-3445-2022-5-3-26-37.
  • Лебедева М.Е. Нечѐткая логика в экономике – формирование нового направления // Идеи и идеалы. 2019. Т.11. №1. С.197-212. DOI:10.17212/2075-0862-2019-11.1.1-197-212.
  • Савченко Д.В., Резникова К.М., Смышляева А.А. Нечѐткая логика и нечѐткие информационные технологии // Отходы и ресурсы. 2021. № 1. C.1-12. DOI:10.15862/10ECOR121.
  • Шакиров В.А. Принятие решений в условиях нечѐтких предпочтений на основе многокритериальной теории ценности // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. 2012. № 3(35). С.48-55.
  • Осинцев Н.А., Рахмангулов А.Н. Оценка устойчивости цепей поставок на основе серого реляционного анализа. Вестник МГТУ им. Г.И. Носова. 2023. №3. C.180-196. DOI:10.18503/1995-2732-2023-21-3-180-196.
  • Розенберг И.Н. Управление в условиях неопределенности // Современные технологии управления. 2017. №7(79). С.1-18.
  • Shihab S.K., Khan Z.A., Siddiquee A.N. Application of Grey Relational Analysis Along with Principal Component Analysis for Multi-Response Optimization of Hard Turning // International Journal of Engineering Trends and Technology. 2016. Vol.38. P.238-245.
  • Осинцев Н.А. Многокритериальные методы принятия решений в «зелѐной» логистике // Мир транспорта. 2021. Т. 19. № 5(96). С.105-114. DOI:10.30932/1992-3252-2021-19-5-13.
  • Клоков С.А. Сравнение и разработка методов многокритериального анализа принятия решений // Молодой ученый. 2021. № 18(360). С.30-33.
  • Осинцев Н.А., Рахмангулов А.Н. Выбор зелѐных технологий в складской логистике – многокритериальный подход // Современные проблемы транспортного комплекса России. 2021. Т.11. №1. С.4-17. DOI:10.18503/2222-9396-2021-11-1-4-17.
  • Zamani-Sabzi H., King, J.P., Gard C.C., Abudu S. Statistical and analytical comparison of multi-criteria decision-making techniques under fuzzy environment // Operations Research Perspectives. 2016. Vol.3. P.92-117. DOI:10.1016/j.orp.2016.11.001.
  • Пиявский С.А. Формулы для вычисления универсальных коэффициентов при принятии многокритериальных решений // Онтология проектирования. 2019. Т.9. № 2(32). С.282-298. DOI:10.18287/2223-9537-2019-9-2-282-298.
  • Martinez D.L., Acosta J.S. Review of modeling preferences for decision models // European Scientific Journal. 2015. Vol.11. P.1-18.
  • Khadpe P. et al. DISCERN: Designing Decision Support Interfaces to Investigate the Complexities of Workplace Social Decision-Making With Line Managers // arXiv preprint arXiv:2402.19318. 2024. DOI:10.1145/3613904.3642685.
  • Спиридонов С.Б., Булатова И.Г., Постников В.М. Анализ подходов к выбору весовых коэффициентов критериев методом парного сравнения критериев // Интернет-журнал «НАУКОВЕДЕНИЕ». 2017. Т.9. №6. С.1-24.
  • Постников В.М., Спиридонов С.Б. Методы выбора весовых коэффициентов локальных критериев // Наука и образование: научное издание МГТУ им. Н.Э. Баумана. 2015. №6. С.267-287. DOI:10.7463/0615.0780334.
  • Анохин А.М., Глотов В.А., Павельев В.В., Черкашин А.М. Методы определения коэффициентов важности критериев // Автоматика и телемеханика. 1997. №8. С.3-35.
  • Cinelli M., Kadzi´nski M., Gonzalez M., Slowi´nski R. How to Support the Application of Multiple Criteria Decision Analysis? Let Us Start with a Comprehensive Taxonomy // Omega. 2020. Vol.96. P.1-49. DOI:10.1016/j.omega.2020.102261.
  • Gebre S.L., Cattrysse D., Alemayehu E., Orshoven Van J. Multi-criteria decision making methods to address rural land allocation problems: A systematic review // International Soil and Water Conservation Research. 2021. Vol.9. P.490-501. DOI:10.1016/j.iswcr.2021.04.005.
  • Микони С.В. Системный анализ методов многокритериальной оптимизации на конечном множестве альтернатив // Информатика и автоматизация. 2015. № 41. С.180-199. DOI:DOI:10.15622/sp.41.10.
  • Богданова П.А., Сахаров Д.М., Васильева Т.В. Обзор методов многокритериальной оптимизации в задачах принятия решений // Инновационные аспекты развития науки и техники. 2021. № 6. С.153-157.
Еще
Статья научная
QR-код для установки приложения SciUp Наведите камеру и скачайте бесплатное приложение SciUp