Метод vikor.
Даний метод також заснований на концепції максимізації та мінімізації цінностей, але також відштовхується від поняття стратегії, яка може прямувати до максимальної корисності групи або до врахування мінімальних жалкувань від реалізації відібраних альтернатив.
На першому етапі здійснюється розбудова та нормалізації матриці.
за допомогою rij:
Таблиця 14
Матриця рішень для методу ідеальної точки
Альтернативи |
k1 |
k2 |
k5 |
k6 |
k8 |
k3 |
k4 |
k7 |
Вага |
0,15 |
0,13 |
0,08 |
0,1 |
0,06 |
0,12 |
0,19 |
0,17 |
А1 |
10 |
11 |
8 |
9 |
4 |
7 |
9 |
1,7 |
А2 |
8 |
5 |
6 |
9 |
5 |
7 |
8 |
1,8 |
А3 |
11 |
6 |
7 |
7 |
7 |
10 |
7 |
1,6 |
А4 |
15 |
7 |
6 |
6 |
9 |
6 |
6 |
1,6 |
А5 |
13 |
4 |
5 |
7 |
8 |
20 |
7 |
1,2 |
|
min |
min |
min |
min |
min |
max |
max |
Max |
А1 |
100 |
121 |
64 |
81 |
16 |
49 |
81 |
2,89 |
А2 |
64 |
25 |
36 |
81 |
25 |
49 |
64 |
3,24 |
А3 |
121 |
36 |
49 |
49 |
49 |
100 |
49 |
2,56 |
А4 |
225 |
49 |
36 |
36 |
81 |
36 |
36 |
2,56 |
А5 |
169 |
16 |
25 |
49 |
64 |
400 |
49 |
1,44 |
|
26,06 |
15,72 |
14,49 |
17,20 |
15,33 |
25,18 |
16,70 |
3,56 |
На наступному етапі отримуємо нормалізовану матрицю.
Таблиця 15
Нормалізована матриця
Альтернативи |
k1 * |
k2* |
k5* |
k6* |
k8* |
k3* |
k4* |
k7* |
Вага |
0,15 |
0,13 |
0,08 |
0,1 |
0,06 |
0,12 |
0,19 |
0,17 |
А1 |
0,38 |
0,70 |
0,55 |
0,52 |
0,26 |
0,28 |
0,54 |
0,48 |
А2 |
0,31 |
0,32 |
0,41 |
0,52 |
0,33 |
0,28 |
0,48 |
0,51 |
А3 |
0,42 |
0,38 |
0,48 |
0,41 |
0,46 |
0,40 |
0,42 |
0,45 |
А4 |
0,58 |
0,45 |
0,41 |
0,35 |
0,59 |
0,24 |
0,36 |
0,45 |
А5 |
0,50 |
0,25 |
0,35 |
0,41 |
0,52 |
0,79 |
0,42 |
0,34 |
Функція |
min |
min |
min |
min |
min |
Max |
Max |
max |
↑↓ |
Min(↓) |
Min(↓) |
Min(↓) |
Min(↓) |
Min(↓) |
Max(↑) |
Max(↑) |
Max(↑) |
А+ |
r1+ |
r2+ |
r3+ |
r4+ |
r5+ |
r6+ |
r7+ |
r8+ |
0,31 |
0,25 |
0,35 |
0,35 |
0,26 |
0,79 |
0,54 |
0,51 |
|
А- |
r1- |
r2- |
r3- |
r4- |
r5- |
r6- |
r7- |
r8- |
0,58 |
0,7 |
0,55 |
0,52 |
0,59 |
0,24 |
0,36 |
0,34 |
Далі визначаємо найкращу альтернативу: для тих критеріїв, що мінімізують значення обираємо найменше, а для тих, завдання яких полягає у максимізації корисності – обираємо найбільше значення.
На третьому етапі здійснимо визначення відстані до ідеального рішення та аналіз максимального жалкування для кожної альтернативи.
Таблиця 16
Розрахунок відстаней та максимальних жалкувань
Альтернативи |
k1 * |
k2* |
k5* |
k6* |
k8* |
k3* |
k4* |
k7* |
Si |
Ri |
А1 |
0,1500 |
0,1300 |
0,0800 |
0,1000 |
0,0600 |
0,1200 |
0,1900 |
0,1700 |
0,4902 |
0,1300 |
А2 |
0,0389 |
0,1300 |
0,0800 |
0,1000 |
0,0000 |
0,1113 |
0,0000 |
0,0300 |
0,3316 |
0,1113 |
А3 |
0,0000 |
0,0202 |
0,0240 |
0,1000 |
0,0127 |
0,1113 |
0,0633 |
0,0000 |
0,4941 |
0,1267 |
А4 |
0,0611 |
0,0376 |
0,0520 |
0,0353 |
0,0364 |
0,0851 |
0,1267 |
0,0600 |
0,6618 |
0,1900 |
А5 |
0,1500 |
0,0578 |
0,0240 |
0,0000 |
0,0600 |
0,1200 |
0,1900 |
0,0600 |
0,4848 |
0,1700 |
Наступним кроком є визначення індексу, що є необхідним для вибору рішення відповідно до стратегії: максимальної корисності групи або мінімального індивідуального жалкування.
-
вага кожної
стратегії, відповідно оптимальне
=0,5.
Таблиця 17
Максимальні та мінімальні відстані та жалкування
S+ |
0,3316 |
R+ |
0,1113 |
S- |
0,6618 |
R- |
0,1900 |
Таблиця 18
Визначення індексу
|
=0,4 |
=0,5 |
=0,6 |
||||
Альтернативи |
Qі |
Ранг |
Qі |
Ранг |
Qі |
Ранг |
|
А1 |
0,334693 |
3 |
0,358963 |
3 |
0,383233 |
3 |
|
А2 |
0 |
1 |
0 |
1 |
0 |
1 |
|
А3 |
0,314258 |
2 |
0,343903 |
2 |
0,373548 |
2 |
|
А4 |
1 |
5 |
1 |
5 |
1 |
5 |
|
А5 |
0,633107 |
4 |
0,604916 |
4 |
0,576725 |
4 |
|
Графічно ранжування можна зобразити наступним чином:
Рис. 5. Ранжування альтернатив.
Висновок: за даним методом отримуємо нові переважні альтернативи – тепер кращою альтернативою є друга – проведення очного опитування методом фокус-групи, оскільки аналіз жалкувань за кожною запропонованою альтернативою встановив, що найекономічнішим мето домом є організація традиційної фокус групи, оскільки вона потребує менших витрат.