Ценность системного подхода состоит в том, что рассмотрение категорий системного анализа создает основу для логического и последовательного подхода к проблеме принятия решений. Эффективность решения проблем с помощью системного анализа определяется структурой решаемых проблем.
Согласно классификации, все проблемы подразделяются на три класса: 1) хорошо структурированные, или количественно сформулированные проблемы, в которых существенные зависимости выяснены очень хорошо; 2) неструктурированные, или качественно выраженные проблемы, содержащие лишь описание важнейших ресурсов, признаков и характеристик, количественные зависимости между которыми совершенно неизвестны; 3) слабо структурированные, или смешанные проблемы, которые содержат как качественные элементы, так и малоизвестные, неопределенные стороны, которые имеют тенденцию доминировать.
Для решения хорошо структурированных количественно выражаемых проблем используется известная методология исследования операций, которая состоит в построении адекватной математической модели, например, задачи линейного, нелинейного, динамического программирования, задачи теории массового обслуживания, теории игр, и применении методов для отыскания оптимальной стратегии управления целенаправленными действиями.
Для решения слабо структурированных проблем используется методология системного анализа, системы поддержки принятия решений. Можно констатировать, что в настоящее время для поддержки принятия решений используют различные методы и подходы.
Предполагается, что данные методы в совокупности дополняют друг друга. Поддержка принятия решений основана на получении решений с использованием различных методов. Принятие решений включает выбор последовательности действий и ее реализацию.
Одной из наиболее перспективных направлений теории принятия решений является многоатрибутивное принятие решений. Методы многоатрибутивного принятия решений ориентированы на класс задач, где множество альтернатив дискретно и конечно. Можно выделить два основных класса многоатрибутивных методов: независимые и компенсационные [2].
Независимые методы. Методы данного класса не учитывают взаимосвязь между атрибутами. Увеличение или уменьшение значения одного из атрибутов не отражается на значениях других атрибутов. Значения атрибутов являются полностью независимыми друг от друга. При принятии решений сравнение альтернатив производится поочередно по каждому атрибуту.
Методы данного класса относительно простоты и используются в том случае, когда информация о зависимости между атрибутами отсутствует либо ограничена. К независимым методам относятся метод доминирования, максиминный и максимаксный методы, конъюнктивный метод ограничений, дизъюнктивный метод ограничений и лексикографический метод.
Компенсационные методы. Данные методы учитывают зависимость, существующую между атрибутами. Изменение значения одного из атрибутов приводит к изменению значений каких-либо других атрибутов. Как правило, в компенсационных методах каждой характеристике, представляющей альтернативу в многомерном пространстве, назначается определенное число. Согласно принципу определения этого числа, компенсационные методы можно подразделить на три подкласса: методы непосредственной оценки или скоринговые методы; методы, основанные на компромиссном решении; методы, основанные на мере соответствия.
Очевидно, что класс компенсационных методов позволяет решать более сложные задачи, нежели независимые методы. Тем не менее, и независимые, и компенсационные методы нетривиальны, поскольку представляют собой подклассы методов многокритериального принятия решений.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
- Моисеев, Н. Н. Математические задачи системного анализа / Н. Н. Моисеев. - M: Наука, 1981.
- Ching-Lai Hwang, Kwangsun Yoon. Multiple Attribute Decision Making. Methods and Application, Springer-Verlag, Berlin, 1981, 255 p.
Работа представлена на научную международную конференцию «Новые технологии, инновации, изобретения», 6-13 августа 2007 г., Кемер (Турция). Поступила в редакцию 21.07.2007.
Библиографическая ссылка
Тюпкин М.В. МНОГОАТРИБУТИВНЫЕ МЕТОДЫ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В СИСТЕМНОМ АНАЛИЗЕ // Современные наукоемкие технологии. – 2007. – № 12. – С. 48-49;URL: https://top-technologies.ru/ru/article/view?id=25804 (дата обращения: 23.11.2024).