Розробка системи підтримки прийняття рішень з використанням сучасних багатокритеріальних методів прийняття рішень

Анотація

Об'єктом дослідження є процеси прийняття рішень в умовах невизначеності, з акцентом на підвищення точності та надійності багатокритеріальних методів прийняття рішень. Проблема, яку потрібно вирішити, полягає у труднощах забезпечення надійності та оптимальності рішень у динамічних середовищах, де змінність даних, неповна інформація та суб’єктивність значно ускладнюють процес оцінювання. Традиційні методи часто не здатні ефективно впоратися з цими викликами, що призводить до ненадійних або неефективних результатів.

Суть результатів полягає у створенні надійної DSS (Decision Support System), яка використовує можливості Z-number TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) для інтеграції показників продуктивності з рівнями довіри, забезпечуючи комплексний підхід до прийняття рішень. Унікальна здатність системи дозволяє ефективно пріоритизувати альтернативи навіть за умов високої невизначеності та змінності вхідних даних. Завдяки своїм характеристикам та властивостям, DSS забезпечує адаптивність і точність у процесі прийняття рішень, надаючи результати, які є не лише точними, але й надійними. Пояснення цих результатів полягає у здатності Z-number TOPSIS поєднувати кількісний аналіз з оцінкою надійності даних, що робить її значно ефективнішою, ніж традиційні методи MCDM. Систематичний порівняльний аналіз із традиційними TOPSIS та Fuzzy TOPSIS підтверджує, що Z-number TOPSIS постійно демонструє вищу ефективність, особливо в умовах динамічності та невизначеності. Запропонована DSS є надзвичайно корисною в умовах, коли необхідно приймати рішення в складних середовищах із обмеженими або неповними даними, пропонуючи практичну цінність для зацікавлених сторін, які потребують точних та надійних інструментів підтримки прийняття рішень. Дослідження сприяє розвитку методологій прийняття рішень, надаючи нові підходи до системного врахування невизначеності у моделях ранжування. Наприклад, Z-number TOPSIS забезпечив покращення стабільності на приблизно 10 % порівняно з традиційними методами при оцінці на основі «шумних» даних і на 15 % кращу адаптивність при конфліктуючих критеріях. Ці результати підкреслюють потенціал Z-number TOPSIS у покращенні процесів прийняття рішень в умовах невизначеності та змін.

Отримані результати мають практичне застосування у таких галузях, як управління ланцюгами постачання, де необхідна оптимізація розподілу запасів і вибір постачальників за умов мінливого попиту, охорона здоров’я, де потрібно визначати пріоритетність лікування пацієнтів за обмежених ресурсів, та оцінка фінансових ризиків, де інвестиційні рішення залежать від невизначених економічних умов. Отримані результати підкреслюють потенціал Z-number TOPSIS у забезпеченні більш надійних та адаптивних процесів прийняття рішень у складних і невизначених середовищах.