УДК 004

ОЦЕНКА ПЕРСПЕКТИВНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ РАЗРАБОТАННЫХ МОДЕЛЕЙ НА ОСНОВЕ МЕТОДА АНАЛИЗА ИЕРАРХИЙ

Вахрушев В.И.1, Курзаева Л.В.1, Дьяков В.А.1
1Магнитогорский Государственный Технический Университет имени Г.И.Носова

Аннотация
В статье рассмотрены теоретический и практический аспекты метода анализа иерархий для оценки перспективности использования разработанных моделей.

Ключевые слова: метод анализа иерархий, Саати


ASSESSMENT OF THE PROSPECTS OF USING THE DEVELOPED MODELS BASED ON THE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS

Vakhrushev V.I.1, Kurzaeva L.V.1, Dyakov V.A.1
1Magnitogorsk State Technical University named G.I.Nosova

Abstract
The article deals with theoretical and practical aspects of the analytic hierarchy process for evaluating the prospects of using the developed models.

Библиографическая ссылка на статью:
Вахрушев В.И., Курзаева Л.В., Дьяков В.А. Оценка перспективности использования разработанных моделей на основе метода анализа иерархий // Современная техника и технологии. 2016. № 11. Ч. 2 [Электронный ресурс]. URL: http://technology.snauka.ru/2016/11/11408 (дата обращения: 04.10.2017).

Метод заключается в построении дерева – иерархии (рисунок 1) и оценки его альтернатив.

Рисунок 1 – Дерево-иерархии

Эксперт на основе своего субъективного мнения оценивает принадлежность элемента данному множеству относительно другого элемента. Для проведения субъективных парных сравнений Т. Саати была разработана шкала относительной важности, ее модификация приведена в таблице 1 [8].

Может быть выбрана и иная шкала. Выбор определялся следующими требованиями: шкала должна давать возможность улавливать разницу в чувствах людей, когда они проводят сравнения, различать как можно больше оттенков чувств, которые имеют люди; эксперт должен быть уверенным во всех градациях своих суждений одновременно.

Таблица 1 – Шкала относительной важности

Шкала Значение
1 А и В одинаково важны
3 А незначительно важнее, чем В
5 А значительно важнее В
7 А явно важнее В
9 А по своей значительности абсолютно превосходит В
2, 4, 6, 8 2, 4, 6, 8  Промежуточные значения.

Относительные веса критериев и локальных оценок альтернатив могут быть определены следующим образом.

Для оценки формируются матрицы попарных сравнений сначала критериев, затем каждой альтернативы по каждому критерию. Результаты попарного сравнения элементов заносятся в матрицу сравненияA размерности n×n, где n – число сравниваемых элементов. Элемент  указанной матрицы выражает результат сравнения элементов i и j. Если при сравнении элементов i и j получено a(i,j)=b, то результатом сравнения элементов jи iдолжно быть a(j,i)=1/b. Очевидно, что диагональные элементы матрицы равны 1.

Рассчитывается вектор-строка сумм матрицы попарных сравнений критериев:

Произведем нормирование матрицы A (где -элемент этой матрицы):

(v1,…,vnэлементы вектора v)

 

Тогда вектор w-веса критериев будет определяться следующим образом:

Аналогично действуем для расчета локальных оценок альтернатив по каждому критерию.

Затем производится линейная свертка по каждой альтернативе (комбинированный весовой коэффициент – R), например, для А: , где – веса критериев, – локальные оценки альтернатив по критерию А.

В качестве алгоритма применения метода попарных сравнений будет использоваться представленная ниже последовательность действий:

1)    определить цель;

2)    определить критерии выбора;

3)    определить альтернативы (в нашем случае для обоих этапов оценки эффективности в качестве таковых будут выступать методологии  и технологии внедрения ИТ-решений);

4)    построить иерархическую структуру выбора альтернатив;

5)    определить приоритеты критериев (суждения) с использованием шкалы относительной важности, построить матрицу парных сравнений критериев и альтернатив для каждого критерия;

6)    выполним проверку матрицы попарных сравнений на непротиворечивость;

7)    рассчитать комбинированный весовой коэффициент по каждой альтернативе;

8)    сделать выводы [8].

Для оценки перспективности и выбора наилучшего решения был применён метод анализа иерархий по следующим критериям (рисунок 2):

  • Простота программной реализации;
  • Простота калибровки;
  • Точность;
  • Гибкость.

 

Рисунок 2 – Метод анализа иерархий для методов ИАД

А1 (Нейронные сети) = 0,71*0,21+0,71*0,29+0,8*0,07+0,5*0,33 = 0,6509;

А2 (Нечёткая логика) = 0,29*0,21+0,29*0,29+0,2*0,07+0,5*0,33 = 0,349.

Выигрышное положение нейронных сетей перед нечёткой логикой обуславливается следующими позициями: более простой способ реализации; более простой способ калибровки; большая точность.


Библиографический список
  1. Путинин Ю.В., Хамутских Е.Ю., Лактионова Ю.С. Использование количественных методов для оценки эффективности IT-проекта
    в сборнике: информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине : Сборник научных трудов II Международной конференции. Национальный исследовательский Томский политехнический университет. 2015. С. 280-281.
  2. Лактионова Ю.С. Моделирование в исследовании динамики твердых тел : В сборнике:И Сборник научных трудов II Международной конференции. Национальный исследовательский Томский политехнический университет. 2015. С. 59-60.
  3. Новикова Т.Б., Махмутова М.В., Гусева Т.Ф., Вахрушев В.И., Седнева Д.А., Климов П.А., Иванченко А.Е., Игнатова Т.А., Яковлева М.Ф. Моделирование бизнес-процесса «Учет ремонтов» с целью повышения эффективности и функционирования компании по предоставлению ремонтных услуг // Современные научные исследования и инновации. 2015. № 12 (56). С. 268-274.
  4. Шарипова У.В., Федоренко И.А., Новикова Т.Б., Курзаева Л.В., Енютина А.В., Арзамасцева Е.А. Актуальность модели EEPC в описании деятельности компании // Современные научные исследования и инновации. 2016. № 1 (57). С. 141-145.
  5. Назарова О.Б., Новикова Т.Б., Петеляк В.Е. К вопросу разработки диаграммы «архитектура системы – ASD» // В сборнике: Современная наука: теоретический и практический взгляд Сборник статей Международной научно-практической конференции. Ответственный редактор: Сукиасян Асатур Альбертович. 2015. С. 75-77.
  6. Новикова Т.Б., Гусева Т.Ф., Вахрушев В.И., Седнева Д.А., Климов П.А., Иванченко А.Е., Игнатова Т.А. Опыт моделирования диаграмм OD, FTA, VAD, EEPC для постановки задач управления в социальных и экономических системах // Современные научные исследования и инновации. 2016. № 1 (57). С. 67-72.
  7. Курзаева Л.В. Нечеткая логика и нейронные сети: учебно-наглядное пособие. -2015.-125 c.
  8. Курзаева Л.В. Нечеткая логика и нейронные сети: учебное пособие. Изд-во Магнитогорск. гос. техн. ун-та им. Г.И. Носова, 2016. 113 с
  9. Овчинникова И.Г., Курзаева Л.В., Петеляк В.Е., Гаврилова И.В. Математическое обеспечение системы оценки рыночной стоимости недвижимости на основе методов нечеткой логики // Успехи современной науки и образования. – 2016. – Т. 2. – № 3. – С. 58-60.
  10. Курзаева Л.В. Применение метода попарных сравненийдля определения функции принадлежности нечеткой переменнойв задачах управления социально-экономическими системами//Научно-практический журнал «Заметки ученого». -2015 -№5. -С.87-90


Все статьи автора «Вахрушев Владислав Игоревич»


© 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: