Метод последовательных сравнений

Процедура метода включает следующие позиции:

1. Упорядочить варианты в соответствии с их важностью с точки зрения эксперта.

Пусть представляет наиболее важный вариант, - следующий по сте- пени важности и т.д., - наименее важный.

2. Приписать вес 1.00 варианту и другие веса - всем остальным вари- антам.

3. Сравнить , если:

а) предпочтительнее , то изменить (в случае необходи- мости) значение так, чтобы выполнялось неравенство

При этой корректировке следует стремиться к тому, чтобы веса набора и

т.д.) остались без изменений. Далее перейти к шагу 4;

б) равноценны, то изменить (в случае необходимо- сти) значение так, чтобы выполнялось равенство ;

в) менее предпочтителен, чем , то изменить значение так, чтобы выполнялось неравенство

4. Сравнить и выполнить весь шаг 3.

5. Продолжить шаг 4 до тех пор, пока не будет выполнено сравнение с

6. Преобразовать каждое полученное значение в нормированное , разделив соответствующие веса на

Метод неприменим при числе вариантов более 7. Ранжирование есть про- цедура упорядочения с помощью шкалы порядка. При парном сравнении изме- рения производятся в шкале порядка. Непосредственная оценка использует шкалу интервалов. Последовательное сравнение производится с использовани- ем шкал отношений.

Анализ согласованности ответов экспертов.

Существуют два основных метода измерения разброса: вариационного размаха и средних отклонений.

Для оценки вариационного размаха используются: 1) пара величин ; 2) вариационный размах между квартилями, равный разности меж- ду 3-м и 1-м квартилями ; 3) может быть вычислен коэффициент интер- квартильной вариации

30

где - медиана, или

Коэффициент интерквартильной вариации колеблется между -1 и +1 и приближается к 0 в случае симметричного распределения с очень малой вариа- цией.

Из средних отклонений наиболее часто используют: 1) среднее квадратическое отклонение

где - варианты (оценки); - средняя арифметическая;

- число оценок;

2) коэффициент вариации

Для оценки согласованности ответов по каждому варианту данные опроса удобно представить в виде таблица вариационных рядов ответов.

Показатели компетентности эксперта. В качестве показателя компетентности эксперта часто используется следующий коэффициент:

где - коэффициент компетентности эксперта;

- коэффициент степени знакомства эксперта с обсуждаемой пробле- мой;

- коэффициент аргументированности.

я

31

Коэффициент степени знакомства эксперта с проблемой определяется способом самооценки эксперта по десятибалльной шкале:

О - эксперт с вопросом не знаком;

1,2,3 - эксперт плохо знаком с вопросом, но вопрос входит в сферу его интересов;

4,5,6 - эксперт удовлетворительно знаком с вопросом, не принимает не- посредственного участия в практическом решении вопроса;

7,8,9 - эксперт хорошо знаком с вопросом, участвует в практическом решении вопроса,

10 - вопрос входит в круг узкой специализации.

Коэффициент степени знакомства получается умножением балла на 0,1. Коэффициент аргументированности определяется в соответствии с ниже- следующей таблицей путем суммирования значений.

Коэффициент компетентности эксперта позволяет формировать высокока- чественные группы.

Методика выполнения выбора программного обеспечения

Формулировка задания

Требуется выбрать лучший вариант программного обеспечения по сле-

• дующим пяти критериям.

- уровень системности проекта (проект на одну задачу, на подсвете-

.

му, на систему);

- уровень внутримашинной организации обработки данных (файловая система, система управления БД, распределенная БД);

- опенка возможных доходов от тиражирования;

- пользовательская оценка системы;

- уровень техники (техника, снятая с серийного производства, серий- ная техника со сроком выпуска до трех лет, экспериментальные образцы ком- плекса технических средств).

Численная оценка дана экспертами по некоторой шкале. Наилучшие значения каждого из критериев максимальны.

По заданному алгоритму написать программу решения этой задачи на языке высокого уровня. В распечатке привести матрицы стандартизованных значений и расстояний между признаками , таблицу ближайших соседей, скопления, привести величины критического расстояния на дендрите и допол- нительной строкой к матрице дать величины сумм и коэффициентов иерархии признаков. Привести координаты эталона, таблиц расстояний до эталона и матриц расстояний между объектами с выделением ближайших пар.

Исходными данными являются варианты экспертных оценок, приведен- ные в таблицах 1-10.