- •Для студентов экономических специальностей
- •Введение
- •Назначение экспертных систем и систем поддержки принятия решений
- •Сравнительная характеристика эс и сппр
- •Экспертные системы
- •2.1. Оболочка экспертных систем «rulebook»
- •2.2. Принцип построения экспертной системы с помощью оболочки «rulebook»
- •2.3. Технология работы с экспертной системой на примере «рravilo»
- •3. Системы поддержки принятия решений
- •3.1. Система скоринга ценных бумаг
- •3.1.1. Принципы работы с системой «StockExchange dss»
- •Правила ранжирования показателей
- •Соответствие индекса оценки ценных бумаг,
- •3.1.2. Пример построения рейтинга ценных бумаг
- •Данные российской фондовой биржи о ценных бумагах
- •Границы интервалов для уровней качества и степени значимости показателей
- •3.1.3. Методические указания к лабораторной работе № 2
- •Границы интервалов для уровней качества и степени значимости показателей
- •Границы интервалов для уровней качества и степени значимости показателей
- •Данные фондовой биржи о ценных бумагах
- •Границы интервалов для уровней качества и степени значимости показателей
- •Данные фондовой биржи о ценных бумагах
- •Границы интервалов для уровней качества и степени значимости показателей
- •Границы интервалов для уровней качества и степени значимости показателей
- •3.2. Система поддержки принятия решений «daina»
- •3.2.1. Принцип работы с системой «Daina»
- •3.2.2. Пример оценивания объекта инвестирования
- •3.2.3. Методические указания к лабораторной работе № 3
- •3.3. Система поддержки принятия решений
- •3.3.1. Метод анализа иерархий
- •Обобщенный вид матрицы оценок
- •3.3.2. Методика проведения экспертизы с помощью системы «StudyExpert»
- •3.3.3. Методические указания к лабораторной работе № 4
- •4. Руководство по инсталляции программных продуктов
- •Литература
- •Содержание
3.3. Система поддержки принятия решений
«studyexpert»
Система поддержки принятия решений «StudyExpert» позволяет проводить экспертизу в автоматизированном режиме, используя для получения результатов экспертизы метод анализа иерархий Саати. Процесс принятия решения с помощью СППР «Study- Expert» основан на преобразовании качественных суждений экспертов в количественные показатели. Для каждой из имеющихся альтернатив решения проблемы вычисляется обобщенный агрегированный индекс, и чем он больше по значению, тем лучшей считается альтернатива. Основываясь на автоматически рассчитанных значениях индексов, лицо, принимающее решение (администратор системы), выбирает наиболее подходящий вариант решения проблемы.
В СППР «StudyExpert» предусмотрено разграничение доступа пользователей к данным и функциям системы и, как следствие – обеспечение независимости суждений экспертов. Данная СППР позволяет решать задачи выбора альтернатив в разнообразных сферах деятельности.
3.3.1. Метод анализа иерархий
Метод анализа иерархий, разработанный Т. Саати – один из наиболее популярных методов выбора наилучшей альтернативы из множества предложенных. Использование данного метода предполагает представление экспертами исследуемой проблемы в виде иерархии критериев и подчиненных им альтернатив. Анализ проблемы основан на экспертном моделировании знаний в форме оценок важности одной альтернативы по отношению к другой.
Предположим, имеется несколько альтернатив решения проблемы. Каждая из них может быть оценена по ряду критериев; ряд критериев, в свою очередь, имеет составные части – подкритерии.
Суть метода анализа иерархий в следующем:
Формируется иерархия критериев и подкритериев для оценивания альтернатив.
Производится сравнительный анализ критериев и подкритериев внутри каждого уровня иерархии, для чего заполняются матрицы оценок (табл. 3.5).
Таблица 3.5
Обобщенный вид матрицы оценок
Критерии |
К1 |
К2 |
К3 |
… |
Kj |
К1 |
1 |
Х12 |
Х13 |
… |
Х1j |
К2 |
Х21 |
1 |
Х23 |
… |
Х2j |
К3 |
Х31 |
Х32 |
1 |
… |
Х3j |
… |
… |
… |
… |
1 |
… |
Кi |
Хi1 |
Хi2 |
Хi3 |
… |
1 |
При сравнении критериев Кi и Kj на пересечении строки i и столбца j ставится степень превосходства Кi над Kj, число Хij., величина которого может быть следующей:
– критерии Кi и Kj одинаково важны – 1;
– умеренное превосходство Кi над Kj – 3;
– существенное превосходство Кi над Kj – 5;
– значительное превосходство Кi над Kj – 7;
– очень сильное превосходство Кi над Kj – 9;
– промежуточные решения между двумя соседними суждениями – 2, 4, 6, 8.
На пересечении столбца i и строки j ставится обратное значение (Хji = 1 / Хij).
Альтернативы по каждому из критериев (подкритериев) сравниваются на основе аналогичной матрицы.
Осуществляется нормализация выставленных оценок. Саати предложил 4 алгоритма нормализации, расположенных в порядке возрастания точности:
1) элементы строк матрицы суммируются, полученные значения нормируются (каждое из значений делится на сумму всех значений);
2) элементы столбцов матрицы суммируются, для каждой сум-мы находится обратное значение, полученные значения нормируются;
3) каждый элемент столбца матрицы нормируется относительно суммы элементов по столбцу; нормированные элементы строк суммируются, полученные значения делятся на число критериев (подкритериев, альтернатив);
4) для каждой строки находится среднее геометрическое, полученные значения нормируются.
Таким образом, для каждой альтернативы по каждому критерию и подкритерию вычисляются коэффициенты локальных приоритетов, а также коэффициенты приоритетов критериев и подкритериев.
Рассчитываются коэффициенты глобальных приоритетов аль-тернатив, для чего сначала перемножаются пары чисел: «коэффициент локального приоритета альтернативы по подкритерию» на «коэффициент приоритета соответствующего подкритерия», полученные значения складываются, сумма их умножается на приоритет критерия, имевшего данные подкритерии. Такие операции производятся по всем критериям и подкритериям. Сумма значений, полученных для критериев первого уровня иерархии, представляет собой коэффициент глобального приоритета альтернативы.
Альтернативы выстраиваются в порядке убывания коэффициентов глобальных приоритетов. Наилучшей признается альтернатива, имеющая наибольший по значению коэффициент глобального приоритета.