УДК 004.02

ОБ ОПТИМАЛЬНОМ ВЫБОРЕ ПЛАНШЕТНОГО КОМПЬЮТЕРА ДЛЯ МЛАДШЕГО ШКОЛЬНИКА

Кардаш Анна Сергеевна1, Винс Андрей Андреевич2, Баженов Руслан Иванович3
1Приамурский государственный университет имени Шолом-Алейхема, студент
2Приамурский государственный университет имени Шолом-Алейхема, студент
3Приамурский государственный университет имени Шолом-Алейхема, кандидат педагогических наук, доцент, заведующий кафедрой информатики и вычислительной техники

Аннотация
В статье рассматривается конкретный пример применения программы «MPRIORITY 1.0», разработанной на основе метода анализа иерархий, для осуществления выбора планшетного компьютера девятилетнему ребенку. Были выбраны критерии для сравнения: емкость аккумулятора; процессор; размер оперативной памяти; встроенная память; разрешение экрана.

Ключевые слова: метод анализа иерархий, оптимальный выбор, планшетный компьютер


ON THE OPTIMAL CHOICE OF TABLET COMPUTER FOR YOUNG LEARNER

Kardash Anna Sergeevna1, Vins Andrey Andreevich2, Bazhenov Ruslan Ivanovich3
1Sholom-Aleichem Priamursky State University, student
2Sholom-Aleichem Priamursky State University, student
3Sholom-Aleichem Priamursky State University, candidate of pedagogical sciences, associate professor, Head of the Department of Computer Science

Abstract
The article discusses a specific example of the application program MPRIORITY 1.0", developed based on analytic hierarchy process, to select a tablet computer nine-year-old child. Were selected criteria for comparison: the capacity of the battery; a processor; a memory; built-in memory; the screen resolution.

Keywords: analytic hierarchy process, optimal choice, tablet computer


Библиографическая ссылка на статью:
Кардаш А.С., Винс А.А., Баженов Р.И. Об оптимальном выборе планшетного компьютера для младшего школьника // Современная техника и технологии. 2014. № 10 [Электронный ресурс]. URL: http://technology.snauka.ru/2014/10/4712 (дата обращения: 27.05.2017).

При принятии решения часто возникают ситуации, где приходится рассматривать множество альтернатив. Одна из трудностей в процессе принятия решения – это необходимость осуществить выбор лучшего варианта, лучшей альтернативы, действия при этом в условиях неопределенности. В таких ситуациях требуется сравнение достоинств и недостатков нескольких вариантов решений, оценка их по различным критериям, поэтому основными возникающими трудностями при выборе решений являются многокритериальность и неопределенность. Для их преодоления разработаны научные методы, способные повысить помочь выбрать наилучший вариант решения.
Объектом изучения является покупка планшетного компьютера для девятилетнего мальчика. Единственное ограничение – покупка не должна превышать установленный ценовой максимум в 15 тыс. руб..
Большинство родителей при выборе планшета для ребенка делают ставку на как можно больший размер экрана и качество графики. На самом деле необходимо учитывать и прочность корпуса планшета, и прочность экрана, и емкость аккумулятора. К тому же, ладони детей не приспособлены для больших экранов планшета. Оптимальным размером экрана детского планшетного компьютера является 7-9”.
После выбора параметров для сравнения, необходимо изучить различные способы и методы принятия решений, направленные на облегчение процесса выбора. Одним из рассмотренных алгоритмов оптимизации принятия решений является метод анализа иерархий (МАИ), разработанный Т.Саати [1]. Представленный метод позволяет алгоритмичным образом структурировать проблему принятия решений в виде иерархии, сравнить и, в дальнейшем, выполнить количественную оценку альтернативных вариантов решения, в том числе и в случаях, когда критерий является неформализованным, и оценивается по мнению экспертов.
Метод анализа иерархий применяется многими исследователями и в самых разных областях. В.И.Борисов и др. [2] применяли метод анализа иерархий для поиска оптимальной системы безопасности, наилучшим образом удовлетворяющей желаниям заказчика. В.Э.Григоров [3] при поддержке Агентства США по международному развитию (USAID) предложил алгоритм отбора социальных инвестиционных проектов для финансирования из бюджета или муниципалитета с использованием попарных сравнений приоритетов, основанный на методе анализа иерархий. М.Г.Илларионов [4] обосновал применение метода анализа иерархий в принятии управленческих решений путем сравнения альтернатив по степени их предпочтительности к выбору по качественной шкале, предложенной Т. Саати. МАИ как основу для создания технологии анализа информационных рисков, которая позволяет повысить точность оценок параметров угроз, описываемых экспертами использовал А.С.Лысов [5]. В работах Г.Х.Ирзаева показано применение МАИ для выбора оценки преемственности технологии, технологичности изделия, безопасности информационных систем [6-8]. О.Ю.Чередниченко, Н.Ю.Тарабанова [9] проанализировав публикации, посвященные стратегическому планированию развития ВУЗов, остановились на МАИ, посчитав его наиболее оптимальным. Применили МАИ для усовершенствования системы оценки конкурсных предложений для окончательного выбора поставщиков материальных ресурсов для ОАО «РЖД» Ю.В.Пересветов и И.А.Епишкин [10]. Р.И.Баженов использовал МАИ в обучении различных дисциплин [11-16]. Зарубежные ученые исследовали применение МАИ в различных областях [17-19].
После изучения проблемы и опроса потенциальных потребителей были выбраны несколько критериев для сравнения:1) емкость аккумулятора;
2) процессор;
3) размер оперативной памяти;
4) встроенная память;
5) разрешение экрана.
Для исследования были выбраны несколько планшетных компьютеров, примерно равных по размеру экрана:1. Samsung Galaxy Tab 2 7.0 P3110 8Gb
2. ViewSonic ViewPad 10e
3. Lenovo IdeaTab A1000 16Gb
4. ASUS Google Nexus 7 (2013) 32Gb
Основные характеристики выбранных планшетов приведены в табл.1.

Таблица 1 – Характеристики планшетных компьютеров
Основные характеристики Samsung Galaxy Tab 2 7.0 P3110 8Gb ViewSonic ViewPad 10e Lenovo IdeaTab A1000 16Gb ASUS Google Nexus 7 (2013) 32Gb
Емкость аккумулятора 4000 мАч 5400 мАч 3500 мАч 3950 мАч
Процессор 1000 МГц 1000 МГц 1200 МГц 1,5 ГГц
Размер оперативной памяти 1 Гб 512 Мб 1 Гб 2 Гб
Встроенная память 8 Гб 4 Гб 16 Гб 32 Гб
Разрешение экрана 1024х600 1024х768 1024х600 1920х1200

Для оптимального выбора планшета по данным критериям использовалась свободно распространяемая программа «MPRIORITY 1.0» [20]. Применение предлагаемой системы рассмотрено А.С.Винокуровым, И.В.Беловым, Р.И.Баженовым, Р.Е.Бойчиным, Е.А.Приходько, Н.А.Садовским [21-25].
На рис.1 отображено попарное сравнение выбранных критериев планшета. Программа автоматически производит расчет приоритета. По данным результатам можно сделать вывод, что наиболее приоритетными являются частота процессора и емкость аккумулятора, что неудивительно, так как первый критерий является значимым для быстродействия планшета в целом, что немаловажно для нетерпеливых подростков, а энергоемкость позволяет пользователю использовать компьютер дольше без возможности использования источников питания.


Рисунок 1 – Результаты попарного сравнения критериев

Далее необходимо сравнить выбранные планшетные компьютеры относительно каждого из критериев (рис. 2-6).


Рисунок 2 – Сравнение выбранных планшетов относительно критерия «Емкость аккумулятора»

Рисунок 3 – Сравнение выбранных планшетов относительно критерия «Процессор»

Рисунок 4 – Сравнение выбранных планшетов относительно критерия «Оперативная память»

Рисунок 5 – Сравнение выбранных планшетов относительно критерия «Встроенная память»

Рисунок 6 – Сравнение выбранных планшетов относительно критерия «Разрешение экрана»

Программная система показывает сводные результаты в специальном окне (рис. 7). 


Рисунок 7 – Результат сравнения планшетных компьютеров по выбранным критериям

В результате представленных расчетов видно, что планшетный компьютер ASUS Google Nexus 7 (2013) 32Gb является наиболее приоритетным по выбранным критериям. Справедливости ради хочется заметить, что он же был самым дорогим из представленных планшетов, практически вплотную приблизившись к ценовому ограничению. Исследование показало, что метод анализа иерархий, а также основанная на этом методе программа «MPRIORITY 1.0» удобны для применения при решении проблемы многокритериального выбора и доступны для понимания.


Библиографический список
  1. Saaty T.L. The analytic hierarchy process. New York: MacGraw-Hill, 1980.
  2. Борисов В.И., Щербаков В.Б., Ермаков С.А. Применение метода анализа иерархий для сравнения систем контрмер для беспроводных систем стандарта IEEE 802.11 // Информация и безопасность. 2008. №2 (11). С. 218-224.
  3. Григоров В.Э., Маслова М.В. Применение метода анализа иерархий при разработке и реализации инвестиционной политики регионов и муниципалитетов в России // Вестник московского автомобильно-дорожного государственного технического университета (МАДИ). 2007. №3. С. 80-84.
  4. Илларионов М.Г. Применение метода анализа иерархий в принятии управленческих решений // Актуальные проблемы экономики и права. 2009. №1. С. 37-42.
  5. Лысов А.С. Технология анализа информационных рисков на основе метода анализа иерархий // Вестник тюменского государственного университета. 2007. №5. С. 106-111.
  6. Ирзаев Г.Х. Экспертный выбор предпочтительного по технологичности варианта изделия методом аналитической иерархии // Вестник Иркутского государственного университета. 2007. Т. 29. № 1. С. 126-130.
  7. Ирзаев Г.Х. Экспертный метод аудита безопасности информационных систем // Вестник Дагестанского государственного технического университета. Технические науки. 2011. Т.1. № 20. С. 11-15.
  8. Ирзаев Г.Х. Оценка преемственности технологии предприятия-изготовителя при освоении нового изделия // Организатор производства. 2008. №4. С.50-54.
  9. Чередниченко О.Ю., Тарабанова Н.Ю. Планирование развития вуза на основе метода анализа иерархий // Сложные системы и процессы. 2007. № 1. С. 59-66.
  10. Пересветов Ю.В., Епишкин И.А. Формализация конкурсных закупок методом анализа иерархии Томаса Саати // Вестник научно-исследовательского института железнодорожного транспорта. 2008. №6. С. 36-39.
  11. 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.
  12. Баженов Р.И. Информационная  безопасность  и  защита  информации: практикум. Биробиджан: Изд-во ГОУВПО «ДВГСГА», 2011. 140 с.
  13. Баженов Р.И. Проектирование методики обучения дисциплины «Интеллектуальные системы и технологии» // Современные научные исследования и инновации. 2014. № 5-2 (37). С. 48.
  14. Баженов Р.И. Организация научно-исследовательской работы студентов по дисциплине «Теория автоматов» // Современная педагогика. 2014. № 5 (18). С. 20.
  15. Баженов Р.И. О методике преподавания дисциплины «Управление проектами информационных систем» // Современные научные исследования и инновации. 2014. № 3 (35). С. 55.
  16. Баженов Р.И. Проектирование методики обучения дисциплины «Информационные технологии в менеджменте» // Современная педагогика. 2014. № 8 (21). С. 24-31.
  17. Aminbakhsh S., Gunduz M., Sonmez R. Safety risk assessment using analytic hierarchy process (AHP) during planning and budgeting of construction projects // Journal of Safety Research. 2013. V. 46. P. 99-105.
  18. Kim P.O., Lee K.J., Lee B.W. Selection of an optimal nuclear fuel cycle scenario by goal programming and the analytic hierarchy process// Annals of nuclear energy. 1999. V. 5 (26). С. 449-460.
  19. Jianqing Z. The Application of Analytic Hierarchy Process in Mine Gas Prevention System //  Procedia Engineering. 2011. V. 26. P. 1576-1584.
  20. Программные системы поддержки принятия оптимальных решений MPRIORITY 1.0.  URL: http://www.tomakechoice.com/mpriority.html
  21. Белов И.В. Использование программной системы MPRIORITY для принятия оптимального решения // Молодой ученый. 2014. №8. С. 67-71.
  22. Винокуров А.С., Баженов Р.И. Использование метода анализа иерархий для принятия оптимального решения по выбору цифрового фотоаппарата // Современная техника и технологии. 2014. № 9 (37). С. 11-17.
  23. Винокуров А.С., Белов И.В., Баженов Р.И. Использование критерия Парето для принятия оптимального решения по выбору цифрового фотоаппарата // Современная техника и технологии. 2014. №10 [Электронный ресурс]. URL: http://technology.snauka.ru/2014/10/4660 (дата обращения: 23.10.2014).
  24. Приходько Е.А., Баженов Р.И. Применение системы MPRIORITY для оптимального выбора программы, решающей проблемы автоматизации документооборота // Nauka-rastudent.ru. – 2014. – No. 10 (10-2014) / [Электронный ресурс] – Режим доступа. – URL: http://naukarastudent.ru/10/2067/
  25. 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.


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: