Хранилища данных - статьи
Возможности метода анализа иерархий
Метод анализа иерархий – методологическая основа для решения задач выбора альтернатив посредством их многокритериального рейтингования.
Метод анализа иерархий создан американским ученым Т. Саати и вырос в настоящее время в обширный междисциплинарный раздел науки, имеющий строгие математические и психологические обоснования и многочисленные приложения.
Основное применение метода – поддержка принятия решений посредством иерархической композиции задачи и рейтингования альтернативных решений. Имея в виду это обстоятельство, перечислим возможности метода.
1) Метод позволяет провести анализ проблемы. При этом проблема принятия решения представляется в виде иерархически упорядоченных:
а) главной цели (главного критерия) рейтингования возможных решений,
б) нескольких групп (уровнейMainNotion_Struct) однотипных факторов, так или иначе влияющих на рейтинг,
в) группы возможных решений,
г) системы связей, указывающих на взаимное влияние факторов и решений.
Предполагается, так же, что для всех перечисленных «MainNotion_Struct» проблемы указаны их взаимные влияния друг на друга (связиMainNotion_Struct друг с другом). (См. структурыMainNotion_StructExamples_Test4)
2) Метод позволяет провести сбор данных по проблеме.
В соответствие с результатами иерархической декомпозиции модель ситуации принятия решения имеет кластерную структуру. Набор возможных решений и все факторы, влияющие на приоритеты решений, разбиваются на относительно небольшие группы – кластерыMainNotion_Struct. Разработанная в методе анализа иерархий процедура парных сравненийMethodUse_TwineCompare позволяет определить приоритеты объектов, входящих в каждый кластер. Для этого используется метод собственного вектораRules_EigenVectorMethod. Итак, сложная проблема сбора данных разбивается на ряд более простых, решающихся для кластеров.
(См. MainNotion_Date.)
3) Метод позволяет оценить противоречивость данных и минимизировать ее.
С этой целью в методе анализа иерархий разработаны процедуры согласованияMethodUse_Coordination.
В частности, имеется возможность определять наиболее противоречивые данныеExamples_Test2, что позволяет выявить наименее ясные участки проблемы и организовать более тщательное выборочное обдумывание проблемы.
4) Метод позволяет провести синтез проблемы принятия решения.
После того, как проведен анализ проблемы и собраны данные по всем кластерам, по специальному алгоритму рассчитывается итоговый рейтинг - набор приоритетов альтернативных решений. Свойства этого рейтинга позволяют осуществлять поддержку принятия решений Например, принимается решение с наибольшим приоритетом. Кроме того, метод позволяет построить рейтинги для групп факторов, что позволяет оценивать важность каждого фактора.
5) Метод позволяет организовать обсуждение проблемы, способствует достижению консенсуса.
Мнения, возникающие при обсуждении проблемы принятия решения, сами могут в данной ситуации рассматриваться в качестве возможных решений. Поэтому метод анализа иерархии можно применить для определения важности учета мнения каждого участника обсуждения.
6) Метод позволяет оценить важность учета каждого решения и важность учета каждого фактора, влияющего на приоритеты решений.
В соответствии с CommonInf_TaskDefination величина приоритета напрямую связана с оптимальностью решения. Поэтому решения с низкими приоритетами отвергаются как несущественные. Как отмечено выше, метод позволяет оценивать приоритеты факторов. Поэтому, если при исключении некоторого фактора приоритеты решений изменяются незначительно, такой фактор можно считать несущественным для рассматриваемой задачи.
7) Метод позволяет оценить устойчивость принимаемого решения.
Принимаемое решение можно считать обоснованным лишь при условии, что неточность данных или неточность структуры модели ситуации принятия решения не влияют существенно на рейтинг альтернативных решений.
