Система выбора и ранжирования альтернатив Свирь-М: теоретические основы и практика применения

Система выбора и ранжирования альтернатив Свирь-М: теоретические основы и практика применения

Автор: Микони С.В., Соколов Б.В., Бураков Д.П.

Журнал: Онтология проектирования @ontology-of-designing

Рубрика: Методы и технологии принятия решений

Статья в выпуске: 3 (53) т.14, 2024 года.

Бесплатный доступ

Рассматриваются системы верхнего уровня принятия решений - выбора вариантов на конечном множестве альтернатив, - названные системами многомерного оценивания объектов. Приводятся примеры таких систем. На основе невозможности установления в общем случае полного и строгого порядка на конечном множестве альтернатив логическими методами даётся теоретическое обоснование универсальности системы, включающей логические и вычислительные методы многомерного оценивания объектов. Приводятся аксиомы, положенные в основу разработки логических и вычислительных моделей многомерного оценивания объектов. На основе принципов системного анализа, применяемых для выбора сущностей по многим показателям на конечном множестве альтернатив, устанавливаются связи между методами многомерного упорядочения и классификации объектов, а также связи внутри групп этих методов. Такие связи воплощены в дереве задач, решаемых в новой редакции системы выбора и ранжирования СВИРЬ-М. Излагаются принципы, положенные в основу разработки этой системы, которая состоит из девяти программ, настраиваемых на требуемую задачу. В интерфейсе настройки на решаемую задачу моделируется дерево задач многомерного оценивания объектов. Исходными данными для СВИРЬ-М является конечное множество объектов, характеризуемое конечной совокупностью показателей и требований к ним. Подготовка исходных данных включает: групповую подготовку, выполняемую в табличном процессоре MS Excel , и индивидуальную, выполняемую средствами системы. Создаваемая в системе модель многомерного оценивания объектов может применяться для решения различных задач. Приводятся примеры применения системы для решения практических задач.

Еще

Показатель, предпочтение, критерий, целевое значение, оценочная функция, достижение цели, отклонение от цели, многомерное оценивание, инструментальная система

Короткий адрес: https://sciup.org/170206321

IDR: 170206321   |   DOI: 10.18287/2223-9537-2024-14-3-440-456

Список литературы Система выбора и ранжирования альтернатив Свирь-М: теоретические основы и практика применения

  • Saaty T.L. The Analytic Hierarchy Process: Planning, Priority Setting, Resources Allocation // New York, Mcgraw-Hill. 1980.
  • Ларичев О.И. Вербальный анализ решений. М.: Наука, 2006, 181 c.
  • Keeney R.L., Raiffa H. Decisions with Multiple Objectives: Preferences and Value Tradeoffs. New York, Wiley. 1976. 569 p.
  • Нейман Д., Моргенштерн О. Теория игр и экономическое поведение. Пер. с анг. Н.Н. Воробьева. М.: Наука, 1970. 708 c.
  • Фишберн П.С. Теория полезности для принятия решений / Пер. с англ. В.Н. Воробьевой, А.Я. Кируты; Под ред. Н.Н. Воробьева. М.: Наука, 1978. 352 с.
  • Wierzbicki A. P. The Use of Reference Objectives in Multiobjective Optimization. In: G. Fandel and T. Gal, Eds., Multiple Criteria Decision Making Theory and Applications, Springer-Verlag, Berlin, 1980. P.468-486.
  • Подиновский В.В. Идеи и методы теории важности критериев в многокритериальных задачах принятия решений. М.: Наука, 2019. 103 с.
  • Velasquez M., Hester P. T. An Analysis of Multi-Criteria Decision Making Methods // International Journal of Operations Research. 2013. Vol.10, No.2. P.56-66.
  • Микони С.В. Система выбора и ранжирования «СВИРЬ» // Труды международного конгресса «Искусственный интеллект в XXI веке». Дивноморское 3-8.09.2001. М.: Физматгиз, 2001. Том 1. С.500-507.
  • Избачков С.Ю., ПетровВ.Н. Информационные системы. СПб.: Питер, 2008. 655 с.
  • Sprague R. A Framework for the Development of Decision Support Systems. MIS Quarterly. 1980. Vol.4, No.4, P.1-25. DOI: 10.2307/248957.
  • Ипатова Э.Р., Ипатов Ю.В. Методологии и технологии системного проектирования информационных систем. 2-е изд., стер. М.: Флинта, 2016. 257 с.
  • Курицкий Б.Я. Поиск оптимальных решений средствами Excel 7.0. СПб.: BHV, 1997. 384 с.
  • Jimenez A., Rios-Insua S., Mateos A. Decision support system for multiattribute utility evaluation based on imprecise assignments // Decision Support Systems 36. 2003. P.65- 79. DOI: 10.1016./s0167-9236(02)00137-9.
  • Информационно-аналитическая система "ОЦЕНКА и ВЫБОР" // СОФТЕЛЬ: Сто компьютерных программ для бизнеса (каталог 1997-98). М.: "Хамтек Паблишер". 1997. С.156-165.
  • Krejcí J. Pairwise Comparison Matrices and their Fuzzy Extension: Multi-criteria Decision Making with a New Fuzzy Approach, in Series Studies in Fuzziness and Soft Computing, 366, Springer, 2018. 273 p. DOI: 10.1007/978-3-319-77715-3.
  • Krejcí J., Stoklasa J. Aggregation in the Analytic Hierarchy Process: Why weighted geometric mean should be used instead of weighted arithmetic mean, Expert Systems with Applications 114: 97-106, 2018. DOI: 10.1016/j.eswa.2018.06.060.
  • Sarkar B, Biswas A. Pythagorean fuzzy AHP-TOPSIS integrated approach for transportation management through a new distance measure. Soft Computing. 2021 Mar; 25(5): 4073-89. DOI: 10.1007/s00500-020-05433-2.
  • Nebro A.J., Ruiz A.B., Barba-González C., García-Nieto J.M., Luque M., Aldana-Montes J.F., InDM2: Interactive Dynamic Multi-Objective Decision Making using evolutionary algorithms, Swarm and Evolutionary Computation, 40:184-195, 2018. DOI: 10.1016/j.swevo.2018.02.004.
  • Morente-Molinera JA, Kou G, Samuylov K, Cabrerizo FJ, Herrera-Viedma E. Using argumentation in expert's debate to analyze multi-criteria group decision making method results. Information Sciences. 2021 Sep 1;573:433-52. DOI: 10.1016/j.ins.2021.05.086.
  • Huang H, De Smet Y, Macharis C, Doan NA. Collaborative decision-making in sustainable mobility: identifying possible consensuses in the multi-actor multi-criteria analysis based on inverse mixed-integer linear optimization. International Journal of Sustainable Development & World Ecology. 2021 Jan 2;28(1): 64-74. DOI: 10.1080/13504509.2020.1795005.
  • Paradowski B, Shekhovtsov A, Bqczkiewicz A, Kizielewicz B, Satabun W. Similarity Analysis of Methods for Objective Determination of Weights in Multi-Criteria Decision Support Systems. Symmetry. 2021 Oct;13(10):1874. DOI: 10.3390/sym13101874.
  • Пиявский С.А. Два новых понятия верхнего уровня в онтологии многокритериальной оптимизации // Онтология проектирования. 2013. №1. С.65-85.
  • Пиявский С.А. Прогрессивность многокритериальных альтернатив // Онтология проектирования. 2013. №4. С.53-59.
  • Пиявский С.А. Оптимизация обобщённых многоцелевых систем // Онтология проектирования. 2015. Т.5. №4(18). С.411-428. DOI: 10.18287/2223-9537-2015-5-4-411-428.
  • Пиявский С.А. Как «нумеризовать» понятие «важнее» // Онтология проектирования. 2016. Т.6, №4(22). С.414-435. DOI: 10.18287/2223-9537-2016-6-4-414-435.
  • Пиявский С.А. Метод универсальных коэффициентов при принятии многокритериальных решений // Онтология проектирования. 2018. Т.8, №3(29). С.449-468. DOI: 10.18287/2223-9537-2018-8-3-449-468.
  • Микони С.В. Аксиоматика методов многокритериальной оптимизации на конечном множестве альтернатив // Труды СПИИРАН. 2016. Вып. 44. DOI: 10.15622/sp.44.12. C.198-214.
  • Микони С.В. Моделирование отклонений показателей качества объекта от нормы // Онтология проектирования. 2024. Т.14, №2(52). DOI:10.18287/2223-9537-2024-14-2-167-180. С.167-180.
  • Микони С.В., Бураков Д.П. Обоснование и классификация оценочных функций, применяемых в рейтинговых методах многокритериального выбора // Информатика и автоматизация, Вып. 19 (6), 2020. С.1131-1165. DOI: 10.15622/ia.2020.19.6.1.
  • Ильин В.А., Поздняк Э.Г. Линейная алгебра. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2005. 280 с.
  • Магарил-Ильяев Г.Г., Тихомиров В.М. Выпуклый анализ и его приложения. Изд. 2-е, исправл. М.: Едито-риал УРСС. 2003. 176 с.
  • Зенкин А.А. Когнитивная компьютерная графика / ред. Поспелов Д.А. М.: Наука, 1991. 192 c.
  • Mikoni S.V. Application of the Universal Decision Support System SVIR to Solving Urban Problems // Springer International Publishing AG 2016. A.V. Chugunov et al. (Eds.): DTGS 2016, CCIS 674, pp.1-14. DOI: 10.1007/978-3-319-49700-6_48.
  • Микони С.В. Табличная модель принятия оперативных решений беспилотным летательным аппаратом // Аэрокосмическое приборостроение, 2023, №8. С.3-12. DOI: 10.25791/aviakosmos.8.2023.1353.
  • Микони С.В., Бураков Д.П., Захаров В.В. Применение новой редакции системы выбора и ранжирования СВИРЬ-М в учебном процессе // ИНФОРИНО-2024. Материалы VII международной научно-практической конференции «Информатизация инженерного образования», (16-19.04. 2024, Москва) М: Изд-во МЭИ, 2024. С.44-48.
Еще
Статья научная
QR-код для установки приложения SciUp Наведите камеру и скачайте бесплатное приложение SciUp