3.4. Моделі прийняття рішень в умовах багатокритеріальності

Вихідна інформація для прийняття рішень у ситуаціях цільової невизначеності, пов'язаної з наявністю декількох суперечливих цілей, представляється у вигляді наступної таблиці:

Таблиця 3.3

Базова модель прийняття рішень в умовах багатокритерійності

	Критерії
Альтернативи	Критерій D1	...	Критерій Dr	...	Критерій Dg	Очікуваний
	Оцінка V1		Оцінка Vr		Оцінка Vg	ефект
A1	F11	…	F1r	…	F1g	K1
...	…	…	…	…	…	…
Ai	Fi1	…	Fir	…	Fig	Ki
...	…	…	…	…	…	…
Ap	Fp1	…	Fpr	…	Fpg	Kp

У таблиці 3.3 використані такі позначення:

А={A_i} – множина альтернатив;

D={D_r} – множина критеріїв оцінки альтернатив;

K_i – підсумкова оцінка i-тої альтернативи, яка враховує її оцінки за кожним з критеріїв;

V_r – оцінка важливості r-того критерію з погляду досягнення загальної мети (V_r=1);

F_ir – оцінка переваги i-тої альтернативи за r-тим критерієм.

Найпоширенішою нормативною моделлю прийняття рішень в умовах багатокритерійності є модель, заснована на критерії сумарної ефективності:

АСЭ = arg Ki, Ki=Fir*Vr ,

(3.4)

де: А_СЭ – альтернатива, оптимальна за критерієм сумарної ефективності;

K_i – значення сумарної ефективності для i-тої альтернативи;

F_ir – оцінка переваги i-тої альтернативи за r-тим критерієм;

V_r – оцінка важливості r-того критерію з погляду досягнення загальної мети.

Запис (3.4) означає, що у якості оптимального рішення багатокритерійної задачі обирається та альтернатива, яка характеризується найбільшим значенням критерію сумарної ефективності. Ілюстрація застосування описаної моделі подана в Прикладі 3.1.

У рамках нормативної теорії прийняття рішень розроблені різні моделі вибору оптимальної альтернативи в умовах невизначеності та багатокритерійності. Кожна з цих моделей має свої плюси та мінуси, свої сфери використання. ОПР здійснює вибір придатної моделі залежно від вихідної інформації, свого досвіду, інтуїції та відношення до ризику.

Приклад 3.1.

Приклад застосування критерію сумарної ефективності

Директор фірми ВАТ «Гармонія» Петров А.А. шукає нового секретаря-референта для головного офісу фірми. Начальник відділу кадрів надав Петрову інформацію про 5 кандидатур, охарактеризувавши їх з погляду привабливості, ділових якостей та комунікабельності (оцінку даних якостей було здійснено за 10-бальною шкалою). Застосувавши критерій сумарної ефективності, пан Петров за 2 хвилини здійснив гідний вибір секретаря-референта (рис. 3.2).

Рис.3.2. Ілюстрація застосування

критерію сумарної ефективності

ТЕМА 4.

ПОКОЛІННЯ ІНФОРМАЦІЙНИХ СИСТЕМ

4.1. СИСТЕМИ ОБРОБКИ ОПЕРАЦІЙ

Сьогодні важливим компонентом успіху в бізнесі є використання інформаційних систем.

Інформаційні системи (ІС) – це системи, які здійснюють зберігання та обробку інформації про деяку проблемну область. Термін ІС застосовують в основному до автоматизованих систем обробки інформації, які базуються на використанні комп'ютерів і програмного забезпечення.

Існують різні типи ІС. Залежно від характеру підтримки, яку ІС надають співробітникам організації, виділяють наступні типи інформаційних систем: системи обробки операцій, управлінські інформаційні системи, системи інформації для вищого менеджменту, а також системи підтримки прийняття рішень і системи штучного інтелекту. Розглянемо їх коротко.

Історично першими - в 1950-ті роки - з'явилися системи обробки операцій.

Системи обробки операцій (Transaction Processing Systems - TPS) – це інформаційні системи, які автоматизують чітко визначені, повторювані «рутинні» бізнес-операції (такі, наприклад, як реєстрація внесків, зняття грошей з рахунків, реєстрація складських операцій, виписка накладних і т.п.). Системи цього типу працюють у режимі реального часу та реалізують технологію OLTP (Online Transaction Processing): кожний запис, що фіксується в такій системі, є образом окремої транзакції, тобто окремої операції. Основна користь від таких систем - це можливість здійснити розрахунок кількості та обсягу операцій за будь-який період часу (наприклад, визначити обсяг продажів за поточний тиждень).

Прикладом сучасної TPS може служити система обробки операцій з кредитними картами. У такій системі обробляється інформація про всі операції, зроблені за допомогою кожної кредитної картки, зареєстрованої в банку. У результаті фахівці банку можуть бачити агреговану інформацію про середню кількість покупок, зроблених кожним власником картки, про середні щоденні залишки по картках, про середні місячні фінансові платежі і т.п.