Оценка альтернатив: новые подходы принятия решений в условиях определенности
Автор: Серебрякова Е.А., Баркалов С.А., Моисеев С.И.
Рубрика: Управление в социально-экономических системах
Статья в выпуске: 3 т.24, 2024 года.
Бесплатный доступ
Процесс принятия решений играет важную роль в развитии общества в целом и эффективном управлении организациями в частности. В современном мире, где сложность задач и конкурентная среда постоянно растут, принятие правильных и обоснованных решений становится ключевым элементом успеха. Любой человек, группа людей или организации постоянно сталкиваются с необходимостью выбора между несколькими возможными вариантами действий, называемых альтернативами, будь то в личной сфере или в работе организаций. Для эффективного принятия сложных решений в рамках деятельности организаций разработаны модели принятия оптимальных решений. Наиболее популярной из них является модель принятия решений в условиях определенности, когда на результат решения не оказывают воздействие случайные факторы. Все это подтверждает актуальность научных исследований в области принятия решений. Цель исследования заключается в разработке методики оценки степени привлекательности альтернатив на основе объективных количественных либо субъективных качественных критериев, что позволит повысить качество принимаемых решений. В основе методики лежат математические модели обработки информации, содержащей характеристики альтернатив по критериям оценивания.
Принятие решений, оценки альтернатив, математическое моделирование, критерии оценивания, нечеткие множества, латентные переменные
Короткий адрес: https://sciup.org/147244603
IDR: 147244603 | УДК: 519.816 | DOI: 10.14529/ctcr240308
Evaluating alternatives: new approaches for decision making under certainty
The decision-making process plays an important role in the development of society in general and the effective management of organizations in particular. In today's world, where the complexity of tasks and the competitive environment are constantly growing, making the right and informed decisions becomes a key element of success. Any person, group of people or organization is constantly faced with the need to choose between several possible courses of action, called alternatives, whether in the personal sphere or in the work of organizations. To effectively make complex decisions within the activities of organizations, models for making optimal decisions have been developed. The most popular of them is the model of decision-making under conditions of certainty, when the outcome of the decision is not influenced by random factors. All this confirms the relevance of scientific research in the field of decision making.
Список литературы Оценка альтернатив: новые подходы принятия решений в условиях определенности
- Ларичев О.И. Объективные модели и субъективные решения. М.: Наука, 2007. 143 с.
- Назаров Д.М. Интеллектуальные системы: основы теории нечетких множеств: учеб. пособие для академического бакалавриата. М.: Юрайт, 2017. 618 c.
- Gottwald S. Universes of Fuzzy Sets and Axiomatizations of Fuzzy Set Theory. Part I: Model-Based and Axiomatic Approaches // Studia Logica. 2006. Vol. 82 (2). P. 211–244. DOI: 10.1007/s11225-006-7197-8
- Кофман А.С. Введение в теорию нечетких множеств. М.: Огни, 2013. 432 c.
- Rasch G. Probabilistic Models for Some Intelligence and Attainment Tests. Copenhagen, Denmark: Danish Institute for Educational Research, 1960. 160 p.
- Rasch Models. Foundations, Resent Developments, and Applications / Editors G.H. Fischer, I.W. Molenaar. Springer, 1997.
- Маслак А.А., Моисеев С.И. Модель Раша оценки латентных переменных и ее свойства: моногр. Воронеж: НПЦ «Научная книга», 2016. 177 с.
- Моисеев С.И., Киреев Ю.В., Гончаров С.В. Модель оценки латентных переменных с непрерывными множествами исходных данных и ее приложения // Системы управления и информационные технологии. 2014. Т. 57, № 3.1 (57). С. 161–167.
- Mathematical Models of Expert Information Processing for Evaluation of Projects / S.A. Barkalov, S.I. Moiseev, O.S. Perevalova, L.V. Shevchenko // Smart Innovation, Systems and Technologies. 2021. Vol. 227. P. 737–744. DOI: 10.1007/978-981-16-0953-4_72
- Бешелев С.Д., Гурвич Ф.Г. Экспертные оценки. М.: Наука, 2003. 79 с.
- Панкова Л.А., Петровский А.М., Шнейдерман М.В. Организация экспертиз и анализ экспертной информации. М.: Наука, 2004. 120 с.
- Саати Т., Кернс К. Аналитическое планирование. Организация систем: пер. с англ. М.: Радио и связь, 1991. 224 с.
- Lootsma F.A. Scale sensitivity in the multiplicative AHP and SMART // Journal of Multi-Criteria Decision Analysis. 1993. Vol. 2. P. 87–110.
- Пономарева А.Н. Использование метода анализа иерархий в отборе приоритетных критериев анализа инновационной деятельности предприятий // Актуальные вопросы экономических наук. 2010. № 11-1. С. 235–240.
- Баркалов С.А., Карпович М.А., Моисеев С.И. Метод анализа иерархий: подход, основанный на теории латентных переменных // Вестник ЮУрГУ. Серия «Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника». 2022. Т. 22, № 2. С. 58–66. DOI: 10.14529/ctcr220205
- Алгоритм и методы принятия управленческих решений на основе теории латентных переменных в условиях временных ограничений / С.А. Баркалов, А.В. Ананьев, К.С. Иванников, С.И. Моисеев // Вестник ЮУрГУ. Серия «Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника». 2022. Т. 22, № 3. С. 106–116. DOI: 10.14529/ctcr220310
- Китаев Н.Н. Групповые экспертные оценки. М.: Знание, 2005. 64 с.
- Кузьмин В.Б., Орлов А.И. Статистические методы анализа экспертных оценок. М.: Наука, 2007. С. 220–227.
- Баркалов С.А., Моисеев С.И., Порядина В.Л. Математические методы и модели в управлении и их реализация в MS Excel. Воронеж: Воронежский ГАСУ, 2015. 265 с.
- Мельников А.В., Моисеев С.И. Альтернативный метод проверки степени согласованности матрицы парных сравнений // Системы управления и информационные технологии. 2023. № 2 (92). С. 49–52.
