Розробка методу ідентифікації моделі багатокритеріального експертного оцінювання альтернатив

Автор(и)

  • Костянтин Едуардович Петров Харківський національний університет радіоелектроніки, Україна https://orcid.org/0000-0003-1973-711X
  • Ігор Володимирович Кобзев Навчально-науковий інститут «Інститут державного управління» Харківського національного університету імені В. Н. Каразіна, Україна https://orcid.org/0000-0002-7182-5814
  • Олександр Валентинович Орлов Навчально-науковий інститут «Інститут державного управління» Харківського національного університету імені В. Н. Каразіна, Україна https://orcid.org/0000-0001-8995-7383
  • Віктор Вікторович Косенко ТОВ «Харківська бізнес школа», Україна https://orcid.org/0000-0002-9932-6478
  • Аліса Володимирівна Косенко Харківського національного університету імені В. Н. Каразіна, Україна https://orcid.org/0000-0002-4006-2295
  • Яна Адольфівна Ваніна Навчально-науковий інститут «Інститут державного управління» Харківського національного університету імені В. Н. Каразіна, Україна https://orcid.org/0000-0003-3587-4886

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.238020

Ключові слова:

прийняття рішень, теорія корисності, компараторна ідентифікація, ранжування альтернатив, функція корисності

Анотація

Запропоновано підхід до побудови математичної моделі індивідуального багатокритеріального оцінювання, який ґрунтується на інформації про встановлене експертом відношення порядку на множині альтернатив. В рамках аксіоматики теорії багатокритеріальної корисності (MAUT) проведено структурну ідентифікацію моделі оцінювання з використанням адитивної функції корисності альтернатив. Розроблено метод параметричної ідентифікації моделі, що базується на ідеях теорії компараторної ідентифікації. Для визначення параметрів моделі пропонується використовувати метод середньої точки, в результаті застосування якого можна отримати єдиний стійкий розв'язок задачі. Показано, що в цьому випадку, задачу параметричної ідентифікації моделі оцінювання можна привести до стандартної задачі лінійного програмування. Отримані на основі синтезованої математичної моделі скалярні багатокритеріальні оцінки альтернатив дозволяють порівнювати їх між собою за ступенем ефективності і, таким чином, вибрати "найкращу" з них або провести їх ранжування.

Істотною перевагою запропонованого підходу є можливість використання для розв'язання задачі ідентифікації параметрів моделі тільки нечислової інформації про вже прийняті експертами рішення. Це дозволяє частково знизити ступінь суб'єктивного впливу експерта на результат прийняття рішень та зменшити витрати на проведення процедури експертного оцінювання.

Розроблено метод верифікації моделі оцінювання, що базується на принципах крос-валідації. Наведено результати комп'ютерного моделювання, які підтверджують ефективність використання запропонованого методу параметричної ідентифікації моделі для вирішення завдань, що пов'язані з автоматизацією інтелектуального процесу прийняття рішень

Біографії авторів

Костянтин Едуардович Петров, Харківський національний університет радіоелектроніки

Доктор технічних наук, професор, завідувач кафедри

Кафедра інформаційних управляючих систем

Ігор Володимирович Кобзев, Навчально-науковий інститут «Інститут державного управління» Харківського національного університету імені В. Н. Каразіна

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра цифрових технологій та електронного урядування

Олександр Валентинович Орлов, Навчально-науковий інститут «Інститут державного управління» Харківського національного університету імені В. Н. Каразіна

Доктор наук з державного управління, професор, завідувач кафедри

Кафедра цифрових технологій та електронного урядування

Віктор Вікторович Косенко, ТОВ «Харківська бізнес школа»

Кандидат наук з державного управління, доцент, директор

Аліса Володимирівна Косенко, Харківського національного університету імені В. Н. Каразіна

Кандидат наук з державного управління, доцент

Кафедра економічної політики та менеджменту

Яна Адольфівна Ваніна, Навчально-науковий інститут «Інститут державного управління» Харківського національного університету імені В. Н. Каразіна

Кандидат наук з державного управління, доцент

Кафедра економічної політики та менеджменту

Посилання

  1. Petrovskiy, A. B. (2009). Teoriya prinyatiya resheniy. Moscow: Izdatel'skiy tsentr «Akademiya», 400.
  2. Larichev, O. I. (2000). Teoriya i metody prinyatiya resheniy, a takzhe hronika sobytiy v volshebnoy strane. Moscow: Logos, 294.
  3. Kryuchkovskiy, V. V., Petrov, E. G., Sokolova, N. A., Hodakov, V. E. (2011). Introspektivnyy analiz: metody i sredstva ekspertnogo otsenivaniya. Kherson: Izdatel'stvo Grin' D.S., 169.
  4. Tihonov, A. N., Arsenin V. Ya. (1986). Metody resheniya nekorrektnyh zadach. Moscow: Nauka, 288.
  5. Dyer, J. S. (2016). Multiattribute Utility Theory (MAUT). International Series in Operations Research & Management Science, 285–314. doi: https://doi.org/10.1007/978-1-4939-3094-4_8
  6. Figueira, J. R., Mousseau, V., Roy, B. (2016). ELECTRE Methods. International Series in Operations Research & Management Science, 155–185. doi: https://doi.org/10.1007/978-1-4939-3094-4_5
  7. Brans, J.-P., De Smet, Y. (2016). PROMETHEE Methods. International Series in Operations Research & Management Science, 187–219. doi: https://doi.org/10.1007/978-1-4939-3094-4_6
  8. Papathanasiou, J., Ploskas, N. (2018). TOPSIS. Springer Optimization and Its Applications, 1–30. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-319-91648-4_1
  9. Edwards, W., Barron, F. H. (1994). SMARTS and SMARTER: Improved Simple Methods for Multiattribute Utility Measurement. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 60 (3), 306–325. doi: https://doi.org/10.1006/obhd.1994.1087
  10. Yu, X., Zhang, S., Liao, X., Qi, X. (2018). ELECTRE methods in prioritized MCDM environment. Information Sciences, 424, 301–316. doi: https://doi.org/10.1016/j.ins.2017.09.061
  11. Fei, L., Xia, J., Feng, Y., Liu, L. (2019). An ELECTRE-Based Multiple Criteria Decision Making Method for Supplier Selection Using Dempster-Shafer Theory. IEEE Access, 7, 84701–84716. doi: https://doi.org/10.1109/access.2019.2924945
  12. Urli, B., Frini, A., Amor, S. B. (2019). PROMETHEE-MP: a generalisation of PROMETHEE for multi-period evaluations under uncertainty. International Journal of Multicriteria Decision Making, 8 (1), 13. doi: https://doi.org/10.1504/ijmcdm.2019.098042
  13. Firgiawan, W., Zulkarnaim, N., Cokrowibowo, S. (2020). A Comparative Study using SAW, TOPSIS, SAW-AHP, and TOPSIS-AHP for Tuition Fee (UKT). IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 875, 012088. doi: https://doi.org/10.1088/1757-899x/875/1/012088
  14. Mahmood, A., Abbas, M. (2020). Influence model and doubly extended TOPSIS with TOPSIS based matrix of interpersonal influences. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 39 (5), 7537–7546. doi: https://doi.org/10.3233/jifs-200833
  15. Fahlepi, R. (2020). Decision Support Systems Employee Discipline Identification Using The Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART) Method. Journal of Applied Engineering and Technological Science (JAETS), 1 (2), 103–112. doi: https://doi.org/10.37385/jaets.v1i2.67
  16. Borissova, D., Keremedchiev, D. (2019). Group Decision Making in Evaluation and Ranking of Students by Extended Simple Multi-Attribute Rating Technique. Cybernetics and Information Technologies, 19 (3), 45–56. doi: https://doi.org/10.2478/cait-2019-0025
  17. Sari, J. P., Gernowo, R., Suseno, J. E. (2018). Deciding Endemic Area of Dengue Fever using Simple Multi Attribute Rating Technique Exploiting Ranks. 2018 10th International Conference on Information Technology and Electrical Engineering (ICITEE). doi: https://doi.org/10.1109/iciteed.2018.8534882
  18. Saaty, T. L. (2016). The Analytic Hierarchy and Analytic Network Processes for the Measurement of Intangible Criteria and for Decision-Making. International Series in Operations Research & Management Science, 363–419. doi: https://doi.org/10.1007/978-1-4939-3094-4_10
  19. Hassen, M. B., Halim, M. T., Abualsauod, E., Othman, A. (2020). Quality yarn index using AHP and Fuzzy method. Industria Textila, 71 (05), 487–491. doi: https://doi.org/10.35530/it.071.05.1699
  20. Starčević, S., Bojović, N., Junevičius, R., Skrickij, V. (2019). Analytical hierarchy process method and data envelopment analysis application in terrain vehicle selection. Transport, 34 (5), 600–616. doi: https://doi.org/10.3846/transport.2019.11710
  21. Septifani, R., Deoranto, P., Armanda, T. W. (2020). Employee Performance Assessment Using Analytical Network Process and Rating Scale. Jurnal Teknik Industri, 21 (1), 70–79. doi: https://doi.org/10.22219/jtiumm.vol21.no1.70-79
  22. Gunduz, M., Khader, B. K. (2020). Construction Project Safety Performance Management Using Analytic Network Process (ANP) as a Multicriteria Decision-Making (MCDM) Tool. Computational Intelligence and Neuroscience, 2020, 1–11. doi: https://doi.org/10.1155/2020/2610306
  23. Bafahm, A., Sun, M. (2019). Some Conflicting Results in the Analytic Hierarchy Process. International Journal of Information Technology & Decision Making, 18 (02), 465–486. doi: https://doi.org/10.1142/s0219622018500517
  24. Podinovskiy, V. V., Gavrilov V. M. (2016). Optimizatsiya po posledovatel'no primenyaemym kriteriyam. Moscow: LENAND, 194.
  25. Ovezgel’dyev, A. O., Petrov, K. É. (1996). Comparision identification of models of intelligent activity. Cybernetics and Systems Analysis, 32 (5), 647–654. doi: https://doi.org/10.1007/bf02367768
  26. Petrov, K. E., Deineko, A. O., Chala, O. V., Panfоrova, I. Y. (2020). The method of alternative ranking for a collective expert estimation procedure. Radio Electronics, Computer Science, Control, 2, 84–94. doi: https://doi.org/10.15588/1607-3274-2020-2-9
  27. Keeney, R. L., Raiffa, H. (1993). Decisions with multiple objectives: preferences and value trade-offs. Cambridge University Press, 569. doi: https://doi.org/10.1017/cbo9781139174084
  28. Ovezgel’dyev, A. O., Petrov, K. E. (2007). Modeling individual multifactor estimation using GMDH elements and genetic algorithms. Cybernetics and Systems Analysis, 43 (1), 126–133. doi: https://doi.org/10.1007/s10559-007-0031-0
  29. Bruce, P., Bruce, A., Gedeck, P. (2020). Practical statistics for data scientists: 50+ Essential concepts using R and Python. O’Reilly Media, 368.
  30. Ovezgeldyev, A. O., Petrov, K. E. (2016). Fuzzy-Interval Choice of Alternatives in Collective Expert Evaluation. Cybernetics and Systems Analysis, 52 (2), 269–276. doi: https://doi.org/10.1007/s10559-016-9823-4

##submission.downloads##

Опубліковано

2021-08-31

Як цитувати

Петров, К. Е., Кобзев, І. В., Орлов, О. В., Косенко, В. В., Косенко, А. В., & Ваніна, Я. А. (2021). Розробка методу ідентифікації моделі багатокритеріального експертного оцінювання альтернатив. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 4(3(112), 56–65. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.238020

Номер

Том 4 № 3(112) (2021): Процеси управління

Розділ

Процеси управління

Ліцензія

Авторське право (c) 2021 Konstantin Petrov, Igor Kobzev, Oleksandr Orlov, Victor Kosenko, Alisa Kosenko, Yana Vanina

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.