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

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,…,v_n – элементы 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.

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»