УДК 004.02

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДА АНАЛИЗА ИЕРАРХИЙ ДЛЯ ПРИНЯТИЯ ОПТИМАЛЬНОГО РЕШЕНИЯ ПО ВЫБОРУ ЦИФРОВОГО ФОТОАППАРАТА

Винокуров Анатолий Станиславович1, Баженов Руслан Иванович2
1Приамурский государственный университет имени Шолом-Алейхема, студент
2Приамурский государственный университет имени Шолом-Алейхема, кандидат педагогических наук, доцент, заведующий кафедрой информатики и вычислительной техники

Аннотация
В данной статье рассматривается метод анализа иерархий, в качестве основного алгоритма оптимизации, и программная система MPRIORITY, позволяющая оптимизировать по различным критериям процесс оптимального выбора цифрового фотоаппарата.

Ключевые слова: метод анализа иерархий, оптимизация, принятие решений, формальная модель задачи принятия решений, цифровой фотоаппарат


USING THE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS TO MAKE THE BEST DECISIONS ABOUT CHOOSING A DIGITAL CAMERA

Vinokurov Anatoly Stanislavovich1, Bazhenov Ruslan Ivanovich2
1Sholom-Aleichem Priamursky State University, student
2Sholom-Aleichem Priamursky State University, candidate of pedagogical sciences, associate professor, Head of the Department of Computer Science

Abstract
This article discusses the method of analysis of hierarchies, as the main optimization algorithm and software system MPRIORITY that allows you to optimize multiple criteria process the optimal choice of the digital camera.

Keywords: a formal model of decision tasks, analytic hierarchy process, decision-making, digital camera, MPRIORITY, optimization


Библиографическая ссылка на статью:
Винокуров А.С., Баженов Р.И. Использование метода анализа иерархий для принятия оптимального решения по выбору цифрового фотоаппарата // Современная техника и технологии. 2014. № 9 [Электронный ресурс]. URL: http://technology.snauka.ru/2014/09/4438 (дата обращения: 27.05.2017).

Выбор конечного единого компромиссного решения с учетом различных критериев является достаточно сложной задачей при планировании и принятии решений. 
Объектом изучения является ситуация, необходимости покупки цифрового фотоаппарата, предложенного в нескольких магазинах. Для начала мы должны определить важность тех или иных критериев лично для нас.
В настоящий момент существует более 1000 различных моделей фотоаппаратов на любой вкус. Для того, чтобы составить формальную модель задачи, определимся по каким параметрам будем выбирать модели фотоаппаратов.
Существует заблуждение, что чем больше пикселей на матрице в фотоаппарате, тем лучше будут снимки. В некотором роде, возможно, это так. Но на самом деле наибольшее количество пикселей не всегда означает лучшего качества изображения. Если требуется приобрести фотокамеру, то следует рассматривать модели, которые имеют разрешение от 12 до 38 млн. пикселей; в компактной камере оно должно колебаться между 10 и 14 миллионов пикселей для изображений хорошего качества.
Размер матрицы на самом деле зачастую более важный параметр, так как физически больше датчиков означает, что пиксели могут быть больше, и это, как правило, хорошо отражается на качестве изображения. 
После того как было определено, по каким параметрам можно выбирать компактный цифровой фотоаппарат, необходимо как правильно организовать процесс выбора. Одним из алгоритмов оптимизации принятия решений является метод анализа иерархий (МАИ). 
Разработанный Т.Саати [1], метод анализа иерархий является проверенным и эффективным средством для борьбы с комплексными решениями и может помочь с идентификацией и весовыми критериями отбора, анализа данных, собранных для критериев и ускорения процесса принятия решений.
Метод анализа иерархий помогает захватить как субъективные так и объективные критерии оценки, обеспечивая при этом необходимый алгоритм для проверки согласованности оценки и альтернативы, созданного таким образом, что тот уменьшает смещение в принятии решений. В сочетании с автоматизацией по, этот алгоритм минимизирует распространение ошибок в процессе принятия решений и правильности выбора. Чаще всего МАИ используют при принятии сложных решений с участием нескольких критериев.
Применением метода анализа иерархий занимались многие российские и зарубежные исследователи.
Р.Е.Бойчин и Н.А.Садовский [2] в своей работе рассмотрели выбор эффективного расчетного пакета для создания проектно-сметной документацию. Они осуществили выбор на основе метода анализа иерархий, реализованный в свободно распространяемой программной системе MPRIORITY.
А.В.Бочков предложил способ обработки информации о величине совокупного ущерба критически важным объектам, возникшего в результате совершения в отношении них противоправных действий. Он использовал метод анализа иерархий для целей категорирования критически важных объектов по степени совокупного ущерба и риску противоправных действий [3].
И.В.Белов провёл исследование диалоговой системы «MPRIORITY 1.0» на предмет помощи в принятии решения, на рядовом примере покупки внешнего жёсткого диска. Также были проведены сравнения данных предложенных программой с его собственными расчётами [4].
С.И.Колесникова [5] выделила подходы и реализующие их методы к распознаванию состояний стохастических динамических систем. Она описала процедуру корректного учета значимости динамических наборов информативных признаков при решении задачи распознавания. Привела данные численного моделирования и апробации методов при решении прикладной задачи.
Решение задачи рационального распределения рыбного сырья по видам переработки методом анализа иерархий рассмотрели С.П.Сердобинцев и В.С.Ханевич [6].
В работе [7] О. В.Китова и Л.М.Колоскова предложили новую математическую модель целевого планирования развития компании и выбора ключевых показателей эффективности, ориентированная на увеличение стоимости, рассмотрен алгоритм на основе метода анализа иерархий, модифицированный с учетом направленной генерации альтернатив стратегического развития и разработали его программную реализацию на языке Visual Basic Applications, а так же провели расчеты для конкретных компаний.
Метод анализа иерархий использовали в методике экспертного прогнозирования технологичности современных электронных средств А.П.Адамов, И.М.Ахматов, Г.Х. Ирзаев [8,9].
Bin Zhu и Zeshui Xu [10] в своей работе «Analytic hierarchy process-hesitant group decision making» разработали метод мультипликативного программирования (ММПП) в качестве нового метода определения приоритетности для выведения соотношения масштаба приоритетов. ММПП подробно обсуждается с примерами, чтобы показать свои преимущества и особенности. Практичность и эффективность созданного ими метода иллюстрируются в примере водного хозяйства в Китае. 
Ian Durbach, Risto Lahdelma и Pekka Salminen в работе «The analytic hierarchy process with stochastic judgements» [11] описали интегрирование метода анализа иерархий с анализом стохастических многокритериальной приемлемости (SMAA), методом обратных предпочтений, для того чтобы парные сравнения были неопределенными. Они применили экспериментальное моделирование для оценки консистенции суждений и способности модели SMAA-АХП, чтобы различить лучшую альтернативу роста неопределенности. 
Yi-Ti Tung, Tzu-Yi Pai, и др. [12], используя МАИ, оценили значимость критерия социального образования в отношении продвижения энергосбережения и сокращению выбросов углерода.
Р.И.Баженов применял МАИ в методике обучения различным дисциплинам: Информационная безопасность и защита информации, Интеллектуальные системы и технологии, Теория автоматов, Управление проектами информационных систем, Информационные технологии в менеджменте [13-18]. 
После исследования проблемы можно выделить несколько критериев для сравнения: физический размер матрицы, общее число пикселей матрицы, максимальная чувствительность (ISO) и оптический Zoom. 
В рассмотренном примере было выбрано три цифровые фотокамеры примерно одинаковой стоимости из представленных в магазинах:1. Компактная камера FujiFilm FinePix XF1 (Фотокамера №1);
2. Компактная камера Olympus SZ-17 (Фотокамера №2);
3. Компактная камера SONY TX30B (Фотокамера №3).
Основные характеристики отобранных камер приведены в табл.1.

Таблица 1 – Основные характеристики фотокамер

Основные характеристики
Фотокамера FujiFilm FinePix XF1
Фотокамера Olympus SZ-17
Фотокамера SONY TX30B
Физический размер матрицы
2/3″
0,66
1/2.3″
0,43
1/2.3″
0,43
Общее число пикселей матрицы
12.3 млн.
16 млн.
18.9 млн.
Максимальная чувствительность (ISO)
12800
6400
12800
Оптический Zoom
4x
24x
5x

Составим таблицы, в которых приоритеты распределены методом анализа иерархий (табл. 2-5).

Таблица 2 – Таблица приоритетов по физическому размеру матрицы

Физический размер матрицы
Фотокамера №1
Фотокамера №2
Фотокамера №3
Фотокамера №1
1
4
4
Фотокамера №2
1/4
1
1
Фотокамера №3
1/4
1
1
Таблица 3 – Таблица приоритетов по общему числу пикселей матрицы
Общее число пикселей матрицы
Фотокамера №1
Фотокамера №2
Фотокамера №3
Фотокамера №1
1
1/2
1/3
Фотокамера №2
2
1
1
Фотокамера №3
3
1
1

Таблица 4 – Таблица приоритетов по максимальной чувствительности (ISO)

Максимальная чувствительность (ISO)
Фотокамера №1
Фотокамера №2
Фотокамера №3
Фотокамера №1
1
5
1
Фотокамера №2
1/5
1
1
Фотокамера №3
1
1
1

Таблица 5 – Таблица приоритетов по оптическому Zoom

Оптический Zoom
Фотокамера №1
Фотокамера №2
Фотокамера №3
Фотокамера №1
1
1/9
1/2
Фотокамера №2
9
1
1
Фотокамера №3
2
1
1

В программу MPRIORITY [18] были введены данные из таблиц (рис.1-4).


Рисунок 1 – Расстановка приоритетов по физическому размеру матрицы
Рисунок 2 – Расстановка приоритетов по общему числу пикселей матрицы


Рисунок 3 – Расстановка приоритетов по максимальной чувствительности (ISO)


Рисунок 4 – Расстановка приоритетов по оптическому Zoom

На первом этапе программа раскладывает цели на составные части, прогрессируя от общего к частному. В своей простейшей форме, эта структура включает в себя цели, критерии и альтернативные уровни. Каждый набор альтернатив будет затем делится на соответствующем уровни детализации, таким образом, что некоторые критерии становятся менее значимыми (рис.1-4).

Затем назначается относительный вес каждого из них. Каждый критерий имеет локальный (немедленный) и глобальных приоритет. Сумма всех критериев под данным родительским критерием в каждом ярусе модели должны равняться единице. Его глобальный приоритет показывает относительную важность в рамках общей модели (рис.5.).


Рисунок 5 – Иерархия задачи

Наконец, после того, как критерии взвешиваются, и информация собирается, она помещается в модель. Относительные показатели для каждого выбора вычисляются в каждом листе иерархии. Затем синтезированные модели, получая композитный балл для каждого выбора в каждом ярусе иерархии, а также общую диаграмму (рис.6).


Рисунок 7 – Итоговый результат

Итак, в результате по данным предоставленным нам программой мы видим, что цифровая фотокамера №1 (FujiFilm FinePix XF1) является приоритетной, со значением в 36,43%. 

Таким образом, в проведённом нами исследовании выяснилось, что программную систему MPRIORITY можно использовать, чтобы сузить тип и модель цифровых фотоаппаратов (или других товаров) которые необходимо приобрести. В данной статье было рассмотрено, как на практике можно оптимизировать по различным критериям процесс оптимального выбора цифрового фотоаппарата методом анализа иерархий.


Библиографический список
  1. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. М: Радио и связь, 1993.
  2. Бойчин Р. Е., Садовский Н. А. Выбор программных комплексов для создания сметной документации методом анализа иерархий в программе MPRIORITY // SCIENCE TIME. 2014. №5. С. 44-49.
  3. Бочков А.В. Использование метода анализа иерархий для целей категорирования критически важных объектов по степени совокупного ущерба и риску противоправных действий // Проблемы анализа риска. 2008. №4 (8). С. 6-13.
  4. Белов И.В. Использование программной системы MPRIORITY для принятия оптимального решения // Молодой ученый. 2014. №8. С. 67-71.
  5. Колесникова С.И. Методы распознавания состояний динамических систем // Известия Томского Политехнического Университета. 2010. №5 (316). С. 55-62.
  6. Сердобинцев С.П., Ханевич В.С. Метод анализа иерархий для распределения рыбного сырья по видам переработки // Автоматизация и современные технологии.  2013. №8. С. 10-15.
  7. Китова О.В., Колоскова Л.М. Решение задачи стратегического целевого планирования и выбора ключевых показателей эффективности компании с помощью модифицированного метода анализа иерархий с направленной генерацией альтернатив // Вестник Российского экономического университета им. Г.В. Плеханова. 2011. №5. С. 96-103.
  8. Ирзаев Г.Х. Оценка преемственности технологии предприятия-изготовителя при освоении нового изделия // Организатор производства. 2008. № 4. С. 50-54.
  9. Адамов А.П., Ахматов И.М., Ирзаев Г.Х. Методика экспертного прогнозирования технологичности современных электронных средств // Проектирование и технология электронных средств. 2004. № 2. С.6-11.
  10. Zhu B, Xu Z. Analytic hierarchy process-hesitant group decision making // European Journal of Operational Research. 2014. №3. С. 794-801.
  11. DurbachI., Lahdelma R., Salminen P. The analytic hierarchy process with stochastic judgements // European Journal of Operational Research. 2014. №2. С. 552-559.
  12. Tung Y.-T., Pai T.-Y., Lin S.-H., Chih C.-H., Lee H.Y., Hsu H.W., Tong Z.D., Lu H.F., Shih L.-H. Analytic Hierarchy Process of Academic Scholars for Promoting Energy Saving and Carbon Reduction inTaiwan// Procedia Environmental Sciences. 2014. №20. С. 526-532.
  13. Баженов Р.И. О методике преподавания метода анализа иерархий в курсе «Информационная безопасность и защита информации» // Современные научные исследования и инновации. 2014. №4 (36).  С. 76.
  14. Баженов Р.И. Проектирование методики обучения дисциплины «Интеллектуальные системы и технологии» // Современные научные исследования и инновации. 2014. № 5-2 (37). С. 48.
  15. Баженов Р.И. Организация научно-исследовательской работы студентов по дисциплине «Теория автоматов» // Современная педагогика. 2014. № 5 (18). С. 20.
  16. Баженов Р.И. О методике преподавания дисциплины «Управление проектами информационных систем» // Современные научные исследования и инновации. 2014. № 3 (35). С. 55.
  17. Баженов Р.И. Проектирование методики обучения дисциплины «Информационные технологии в менеджменте» // Современная педагогика. 2014. № 8 [Электронный ресурс]. URL: http://pedagogika.snauka.ru/2014/08/2570 (дата обращения: 10.09.2014).
  18. Программные системы поддержки принятия оптимальных решений MPRIORITY 1.0.  URL: http://www.tomakechoice.com/mpriority.html


Все статьи автора «Баженов Руслан Иванович»


© Если вы обнаружили нарушение авторских или смежных прав, пожалуйста, незамедлительно сообщите нам об этом по электронной почте или через форму обратной связи.

Связь с автором (комментарии/рецензии к статье)

Оставить комментарий

Вы должны авторизоваться, чтобы оставить комментарий.

Если Вы еще не зарегистрированы на сайте, то Вам необходимо зарегистрироваться: