Телефон: +7 (383)-202-16-86

Статья опубликована в рамках: Научного журнала «Инновации в науке» № 4(80)

Рубрика журнала: Информационные технологии

Скачать книгу(-и): скачать журнал

Библиографическое описание:
Сологубова Л.А. ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ С ПОМОЩЬЮ МЕТОДА АНАЛИЗА ИЕРАРХИЙ Л.А. Сологубова, О.В. Трунькина, Ф.Н. Байбекова, А.А. Кулаков // Инновации в науке: научный журнал. – № 4(80). – Новосибирск., Изд. АНС «СибАК», 2018. – С. 11-14.

ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ С ПОМОЩЬЮ МЕТОДА АНАЛИЗА ИЕРАРХИЙ

Сологубова Лариса Алексеевна

мл. науч. сотр. Научно-исследовательский центр Краснодарское высшее военное училище имени генерала армии С.М. Штеменко,

РФ, г.Краснодар

Трунькина Ольга Владимировна

ведущий науч. сотр. Научно-исследовательский центр Краснодарское высшее военное училище имени генерала армии С.М. Штеменко,

РФ, г.Краснодар

Байбекова Фатима Наильевна

мл. науч. сотр. Научно-исследовательский центр Краснодарское высшее военное училище имени генерала армии С.М. Штеменко,

РФ, г.Краснодар

Кулаков Андрей Анатольевич

капитан 2 ранга начальник отдела Научно-исследовательский центр Краснодарское высшее военное училище имени генерала армии С.М. Штеменко,

РФ, г.Краснодар

АННОТАЦИЯ

Целью работы являлась необходимость найти оптимальный метод принятия решений при различных условиях. Для этого были проанализированы несколько наиболее популярных методов экспертных оценок, выявлены достоинства и недостатки каждого. Как результат, метод анализа иерархий был признан наиболее удовлетворяющим всем требованиям. Метод подтвержден теоретически и подходит для решения как простых, так и сложных проблем.

ABSTRACT

The aim of the work was the need to find the optimal method of decision-making under different conditions. To do this, several of the most popular methods of expert evaluations were analyzed, the merits and demerits of each were revealed. As a result, the hierarchy analysis method was recognized as the most satisfying to all requirements. The method is confirmed theoretically and is suitable for solving both simple and complex problems.

 

Ключевые слова: метод анализа иерархий, принятие решений, метод Делфи, мозговой штурм.

Keywords: method of analysis of hierarchies, decision-making, the Delphi method, brainstorming.

 

Одной из основных задач, возникающих перед должностными лицами ОВУ, объединений, соединений и воинских частей (организаций) (далее – в/ч) при разработке документов является правильное определение их степени секретности. В соответствие с требованиями Инструкции по организации и проведению в ВС РФ оценки степени секретности и судебных экспертиз (далее – Инструкция), утвержденной Приказом МО РФ от 30.06.2003 г №230, работы по оценке степени секретности проводятся специалистами, которые обладают специальными знаниями и привлекаются для этой работы в порядке, определенном Инструкцией. Оценка степени секретности проводится по решению командиров в/ч их специалистами.

В ходе проведения оценки специалист сталкивается со сложной системой взаимозависимых компонент (ресурсы, нормативные требования, желаемые цели и результаты, лица или группы лиц и т.д.), которые необходимо проанализировать. Возникают ситуации, когда требуется рассмотреть несколько вариантов решений независимых друг от друга специалистов, либо использовать коллективное мнение специалистов, а так же, когда отдельное лицо не берет на себя ответственность за принятие решений.

Для облегчения деятельности специалистов и повышения качества их работы целесообразно использовать системы поддержки принятия решений (СППР). СППР, основанные на методах математического моделирования, позволяющих получать количественные оценки эффективности функционирования исследуемых систем, несомненно, являются наиболее предпочтительными. Однако зачастую проведение таких оценок представляется проблематичным или невозможным по следующим причинам:

при проведении оценок необходимо оценивать множество различных параметров, которые могут носить как количественный, так и качественный характер;

отсутствуют или недостаточно данных, определяющих параметры систем количественно;

имеющиеся сведения носят только качественный характер;

оценка производится на основе личного опыта, интуиции, субъективных суждений лица, принимающего решение;

исследуемые процессы и системы настолько сложны и многообразны, что разработка их адекватных математических моделей не представляется возможным.

В этих случаях целесообразно воспользоваться так называемыми методами экспертных оценок, основанными на знаниях специалистов (экспертов), полученными ими в ходе практической деятельности в той или иной предметной области.

Экспертные оценки применяются на любом этапе исследования: в определении цели и задачи самого исследования, в построении и проверки гипотез, при выявлении проблемных ситуаций, в ходе интерпретации каких-либо процессов, событий или фактов, для обоснования адекватности используемого инструментария, в процессе выработки рекомендаций и т.д.

Экспертная оценка – оценка параметров процессов или предметов, которые невозможно непосредственно измерить, либо применить точные науки, поэтому оценка проводится на основании профессионального опыта специалистов. Экспертная оценка может быть описательная, качественная, приблизительная, количественная и т.д. Помимо констатирования существующих фактов экспертная оценка может содержать прогноз дальнейшего развития ситуации, процесса или присвоение процессу (документу, предмету) какого-либо статуса. Другими словами – это диагностический метод измерения, процедура получения оценки проблемы (процесса, документа) на основе мнения специалистов с целью последующего принятия решения (выбора).

Рассмотрим наиболее известные из них:

метод Делфи;

мозговой штурм;

метод анализа иерархий.

Метод «Делфи»

Это один из групповых методов экспертных оценок, который позволяет обобщить в одно мнение оценки многих специалистов. Целью данного метода является получение информации с высокой степенью достоверности в процессе анонимного обмена мнениями между группой специалистов [1].

Основными чертами этого метода являются:

анонимность мнений специалистов;

регулируемая обработка, связь, которая осуществляется аналитической группой за ряд туров опроса, причем результаты каждого тура сообщаются специалистам;

групповым ответом, который получается с помощью статистических методов и отображает обобщенное мнение участников экспертизы.

Плюсы и минусы метода описаны в табл. 1.

Таблица 1.

Плюсы и минусы метода «Делфи»

№ п/п

Плюсы

Минусы

1

Позволяет обобщить мнения участвующих в эксперименте

Требует много времени и организационных усилий

2

Наличие обратной связи между аналитической группой и специалистами

Возможный конформизм специалистов – стремление попасть в большинство

3

Позволяет уменьшить колебания по всей совокупности индивидуальных ответов

Возможное воздействие на специалистов со стороны

4

Помогает прогнозировать события при малом количестве информации

 

 

Мозговой штурм (МШ)

Метод служит для оперативного решения проблем и основывается на стимулировании творческой активности людей, принимающих в нем участие и предлагающих максимальное количество всевозможных вариантов решений. После того, как все варианты озвучены, выбираются те, которые более всего подходят для успешной реализации на практике [2].

Плюсы и минусы метода описаны в табл. 2.

Таблица 2.

Плюсы и минусы Мозгового штурма

№ п/п

Плюсы

Минусы

1

Незначительность затрат времени, необходимого для проведения МШ

Отсутствие критериев, которые дают определяющие направления продуцирования идей (решений)

2

Универсальность метода

Вероятность того, что часть специалистов может поддаться влиянию других участников МШ и настаивать на принятии неверного решения

3

Простота реализации

Отсутствие гарантий получения качественного результата

 

Метод анализа иерархий (МАИ)

Данный метод позволяет декомпозировать исследуемую проблему на составляющие, разложить их по уровням до такого состояния, что после этого для лица, принимающего решение (специалиста), необходимо только отвечать на один вопрос: какой из двух объектов приоритетнее и сравнительно на сколько. Однако, поскольку таких вопросов достаточно много, то человек не способен логически упорядочить эти суждения. Математический аппарат МАИ  позволяет логически упорядочить эти суждения и дать им количественную оценку в форме ответа, представляющего набор приоритетов относительной значимости альтернатив [3].

МАИ позволяет от простых суждений на уровне здравого смысла специалиста в данной предметной области с помощью сравнительно простого математического аппарата (теории матриц) перейти к обоснованным заключениям [4].

Плюсы и минусы метода описаны в табл. 3.

Таблица 3.

Плюсы и минусы МАИ

№ п/п

Плюсы

Минусы

1

Позволяет учитывать «человеческий фактор» при подготовки принятия решения.

Нет средств для проверки достоверности данных.

2

Процедуры расчетов рейтингов достаточно просты.

Трудоемкий процесс формирования структуры модели принятия решений.

3

Наличие больших возможностей для выявления противоречий в данных и их минимизации.

Не имеет внутренних средств для интерпретации рейтингов.

4

Возможность привлечения специалистов, работающих независимо друг от друга над локальными задачами.

 

 

Таблица 4.

Обобщенная сравнительная таблица преимуществ методов экспертных оценок

Характеристики методов экспертных оценок

Метод Делфи

Мозговой штурм

МАИ

Универсальность метода

 

+

+

Простота организации

 

+

 

Простота расчетов

 

+

+

Незначительность затрат времени и организационных усилий

 

+

 

Наличие обратной связи между аналитической группой и специалистами

+

 

 

Возможность обобщить мнения участвующих в эксперименте

+

+

+

Исключено влияние на специалиста со стороны других специалистов или внешнее влияние

 

 

+

Возможность уменьшить колебания по всей совокупности индивидуальных ответов

+

 

 

Возможность прогнозировать события при малом количестве информации

+

 

 

Возможность учитывать «человеческий фактор» при подготовки принятия решения

 

 

+

Возможность для выявления противоречий в данных и их минимизации.

 

 

+

 

Таким образом, можно сделать вывод об уникальности метода анализа иерархий. Его уникальность заключается в том, что он является одновременно и качественным, и количественным. Будучи в основе качественным (т. к. используется информация о качественных сравнениях по лингвистическим критериям), метод позволяет количественно оценить приоритеты альтернативных решений. Кроме того, МАИ отражает естественное мышление человека, принимающего решение, независимо от широты спектра проблемы и дает более общий подход, чем другие рассмотренные методы. Это способствует полному и адекватному выявлению предпочтений лица (группы лиц), принимающего решение. Кроме того, оценка меры противоречивости использованных данных позволяет установить степень доверия к полученному результату.

МАИ обоснован аксиоматически и подтвержден необходимым и достаточным числом теорем, которые превращают его в математически обоснованный подход для получения шкал предпочтений при решении сложных проблем.

 

Список литературы:

  1. Метод Дельфи и его применение [Электронный ресурс]. – https://4brain.ru/ (дата обращения: 23.03.2018)
  2. Словарь-справочник [Электронный ресурс]. –http://psyfactor.org/personal/personal12-03.htm (дата обращения: 23.03.2018)
  3. Юдин Д.Б. Вычислительные методы теории принятия решений. Изд. 2-е. – М.: КРАСАНД, 2010. – 320 с.
  4. Ширяев А.Н. Вероятностно-статистические методы в теории принятия решений. – М.: ФМОП, МЦНМО, 2011. – 144 с.

Оставить комментарий