1.2. Обґрунтування мети рішення поставленої проблеми і критеріїв ефективності

В дипломній роботі, як засіб вирішення задач, які обговорювалися вище, випростовується система WebФактор, як комплексний підхід, з використанням методу аналізу ієрархій та прогнозного графу. Особлива увага приділяється створенню БД для прогнозного графу двома реалізаціями.

МПГ та МАІ у комплексному підході. Побудова інтегрованої моделі.

Різні комбінації МПГ і МАІ дозволяють вирішувати задачі визначення пріоритетів, потреб та наслідків, а також вибору, планування, прогнозування, аналізу ситуацій та оптимального розподілу ресурсів.

Будемо будувати інтегровану модель, що об'єднує і узагальнюючу моделі, що використовуються в МПГ і МАІ (вважаємо їх вихідними), а також задовольняє наступним вимогам:

1. підтримувати використання алгоритмів для вирішення всіх задач, характерних для вихідних моделей;

2. забезпечувати взаємопроникнення та взаємодія вихідних моделей.

В основу побудови інтегрованої моделі покладено принцип комплексування підмоделей, які є складовими частинами вихідних моделей або їх модифікаціями. У відомих методах такий підхід використаний для побудови морфологічних ящиків методів: "подвійного дерева", селективного, методу ЦППО. Аналітичний апарат інтеграції становить метод аналізу взаємопов'язаних областей рішень. Завдання МАІ і МПГ тісно пов'язані з елементами графових структур цих методів. Аналіз рольових функцій вузлів цих структур наведено в [Додатку А]. В МАІ і МПГ завдання розподілу ресурсів може бути поставлена ​​і вирішена на підставі відносних ваг, хоча самостійним типом об'єкт "ресурс" не виділяється. Таким чином "ресурс" сумісний з компонентами МПГ, а "безліч ресурсів" може бути включено в інтегровану модель. Інші типи об'єктів виконують дві основні функції: представляють стану або дії (можливі або бажані) та критерії їх оцінки (прості і комплексні). Зіставимо їм два типи вузлів в ІМ: "варіанти" і "фактори". Найбільш складною графовой структурою, яка містить вузли обох типів є мережа ("мережа подій" (МПГ) і "мережа факторів" (МАІ)). Це обґрунтовує включення до складу ІМ "мережі варіантів" і "мережі факторів". "Змінні стану" також можуть утворювати складні ієрархічні структури. Останньою складовою інтегрованої моделі є "мережа змінних станів".[11]

Властивості ІМ. Вивчення невизначених рішень та їх наслідків є необхідним для процедур експертного оцінювання, а також при обліку дій стихійних суб'єктів прийняття рішень. Можливі реакції стихійного суб'єкта визначаються компенсаторними тенденціями і частотними характеристиками. Раціональні суб'єкти прийняття рішень свідомо переслідують свої цілі (хоча не завжди вибирають оптимальний маршрут їх досягнення).[11]

Зауважимо, що МВ і МФ володіють багаторівневими ієрархічними структурами, строгість яких порушується лише властивістю ієрархічної гнучкості. Взаємодія МВ та МФ забезпечується застосовністю кожної з них для досліджень в міжрівневому просторі (на зв’язках) іншої структури.[11]

При цьому можливі такі основні інтерпретації взаємодії МВ та МФ:

1. МФ між рівнями МВ, пов'язаними логічним "АБО", використовується для цензурування і ранжирування альтернатив вибору;

2. МФ між рівнями МВ, пов'язаними логічним "І", використовується для оцінки вкладів параметрів складових в параметри цілого;

3. МВ між рівнями МФ або "факторами" останнього рівня і "варіантами" використовується для визначення значень параметрів з метою їх подальшого порівняння або оцінювання.

Об'єкти типу "варіант" більш високого рівня об'єднують в собі все безліч постановок проблем "мети" і виступають для МФ в ролі "завдання". Об'єкти типу "варіант" наступного рівня виступають в ролі об'єктів оцінки (в МАІ - "альтернатив"). З іншого боку, "фактор" більш високого рівня (або "мета") можуть виступати в якості параметра "фактора" більш низького рівня або "варіанту", генеруючи нову МВ для його оцінки.

Зазначимо, що включення однієї з моделей між рівнями іншого локально, тобто результати досліджень з внутрішньої моделі безпосередньо доступні і інтерпретуються лише в безпосередньо включає її.

Інтегрована модель складається з комплексу МВ та МФ, пов'язаних зазначеним вище чином, а також МЗС і МР в ролі допоміжних структур.

Взаємопроникнення і взаємодоповнення вихідних моделей забезпечується часткової уніфікацією Графова властивостей і модифікаціями обчислювальних процедур. Традиційні в МПГ підходи з використанням розчленованих експертних груп поширені на МАІ, творці якої воліли принцип експертного консенсусу. Забезпечуючи глибоку кількісну обробку інформації алгоритми МПГ доповнені засобами інтерпретації та аналізу якісних оцінок на основі мультиплікативних парних порівнянь, характерних для МАІ. Якщо в МПГ традиційно обмежувалися оцінкою і прогнозуванням вартості, часу та пріоритетності (ймовірності), то в ІМ стає можливою робота з будь-якими видами числових і не числових параметрів. Для ІМ і вихідних моделей запропоновані підходи до використання експертної інформації у формі випадкових величин, які дозволяють ряд труднощів інтерпретації даних перенести на стадію машинної обробки інформації. Вирішено деякі інші проблеми, що забезпечують математичні методи обробки ІМ як цілого. Створена інформаційна база даних для реалізації ІМ, організації та зберігання експертних оцінок та іншої інформації.[11]

ІМ підтримує основні обчислювальні процедури:

• Уявлення, інтерпретація і обробка експертних оцінок параметрів об'єктів;

• Оцінка та прогноз параметрів складних об'єктів;

• Метрізоване ранжування безлічі об'єктів по не яким критерієм з використанням кількісних і якісних оцінок;

• Потокові процедури на графових структурах для отримання результуючих ранжування;

• Оптимізаційні процедури для формування вербальних шкал, отримання оптимальних за Парето ранжування та розподілу ресурсів;

• Евристичні алгоритми для аналізу за схемою "ефективність - вартість" та вирішення інших багатоцільових практичних задач.

На структурах ІМ вирішуються основні завдання організації та управління: вибір, прогноз, бінарний аналіз за схемою "ефективність-вартість", стратегічне і тактичне планування, розподіл ресурсів із застосуванням набору оптимізаційних та евристичних алгоритмів і т.д. Цей перелік охоплює весь комплекс завдань, які можуть бути дозволені з використанням МПГ і МАІ.

З деякою часткою умовності можна висловити змістовну частину графіків-інформаційних моделей інших методів в термінах ІМ. Більш того, моделі Перт, Герта, патерни, методу вирішальних матриць і ряду інших допускають інтерпретацію у вигляді взаємодоповнення і дублювання окремих випадків МВ та МФ. Наприклад, "дерево цілей" ПАТЕРН повністю заміниме МФ (навіть ієрархією) для визначення пріоритетів (коефіцієнтів відносної важливості) компонент програми, а його нижня частина замінима на МВ для розрахунку коефіцієнтів "стан-термін" і взаємної корисності. Узагальнена оцінка цілей нижнього рівня дається за допомогою інтеграції інформації в МФ і МВ.