Принятие решений на основе метода анализа иерархий

Размещено на http://www.allbest.ru/

Глава 1. Принятие решений на основе метода анализа иерархий

иерархическое представление проблемы

метод сравнения объектов относительно стандартов

многокритериальный выбор в иерархиях с различным числом и составом альтернатив под критериями

общая характеристика подхода метода анализа иерархий

литература к главе 3

1.1 Иерархическое представление проблемы

Метод анализа иерархий (Analytic Hierarchy Process - AHP), или подход аналитической иерархии предполагает декомпозицию проблемы на простые составляющие части и обработку суждений ЛПР. В результате определяется относительная значимость исследуемых альтернатив для всех критериев, находящихся в иерархии. Относительная значимость выражается численно в виде векторов приоритетов. Полученные таким образом значения векторов являются оценками в шкале отношений и соответствуют так называемым жестким оценкам.

Постановка задачи, решаемой с помощью метода AHP, заключается обычно в следующем.

Дано: общая цель решения задачи; критерии оценки альтернатив; альтернативы. Требуется: выбрать наилучшую альтернативу.

Подход AHP состоит из совокупности этапов:

Структуризация задачи виде иерархической структуры с несколькими уровнями: цели - критерии - альтернативы.

Попарное сравнение элементов каждого уровня лицом, принимающим решения. Результаты сравнения имеют числовой характер.

Вычисление коэффициентов важности для элементов каждого уровня. Проверка согласованности суждений ЛПР.

Подсчет количественной оценки качества альтернатив. Выбор лучшей альтернативы.

1.2 Структуризация задачи в виде иерархии

Построение иерархии начинается с очерчивания проблемы исследования. Далее строится иерархия, включающая цель на верхнем уровне, промежуточные уровни (например, критерии) и альтернативы, формирующие самый нижний иерархический уровень (рисунок 3).

Размещено на http://www.allbest.ru/

Рис. 3. Иерархическое представление проблемы

Верхний индекс у элементов указывает уровень иерархии, а нижний - их порядковый номер.

Рассмотрим процесс построения иерархической структуры на примере.

Пример: В современном мире для эффективного руководства необходимо иметь максимум информации, причем оперативной и постоянно обновляемой, также необходимо быстро принимать решения и с оптимальной скоростью притворять их в жизнь, доводить до подчиненных. В связи с этим современный бизнес просто немыслим без передовых средств связи, в частности, мобильного телефона. Телефон стал неотъемлемым атрибутом делового человека.

Для эффективного использования сотовой связи необходимо правильно выбрать оператора связи. При выборе оператора нужно учесть ряд критериев:

доступность в любое время, в любом месте;

средняя стоимость услуг;

удобство оплаты;

спектр предоставляемых дополнительных услуг;

и пр.

Учитывая все это, структура решаемой проблемы: выбор оператора связи из имеющихся на рынке, - может быть представлена в виде иерархической структуры, представленной на рисунке 4.

Во многих случаях на уровне альтернатив должны быть указаны цифры. Необходимо сопоставить эти зачастую совершенно разнородные величины так, чтобы выявить предпочтения ЛПР. После построения иерархии устанавливается метод сравнения ее элементов. Существует несколько методов сравнения элементов, выбор которых обусловлен характером связей альтернатив с уровнем критериев, количеством альтернатив, временем поступления альтернатив и прочими соображениями ЛПР.

1.3 Парное сравнение альтернатив (метод парных сравнений)

Для установления относительной важности элементов иерархии используется шкала отношений. Данная шкала позволяет ЛПР ставить в соответствие степеням предпочтения одного сравниваемого объекта перед другим некоторые числа (таблица 2).

Таблица 2. Шкала отношений

Степень значимости	Определение	Объяснение
1	Одинаковая значимость	Два действия вносят одинаковый вклад в достижение цели
3	Некоторое преобладание значимости одного действия над другим	Существуют соображения в пользу предпочтения одного из действий, однако эти соображения недостаточно убедительны
5	Существенная или сильная значимость	Имеются надежные данные или логические суждения для того, чтобы показать предпочтительность одного из действий
7	Очевидная или очень сильная значимость	Убедительное свидетельство в пользу одного действия перед другим
9	Абсолютная значимость	Свидетельства в пользу предпочтения одного действия перед другим в высшей степени убедительны
2, 4, 6, 8	Промежуточные значения между двумя соседними суждениями	Ситуация, когда необходимо компромиссное решение
Обратные величины приведенных выше величин	Если действию i при сравнением с действием j приписывается одно из определенных выше чисел, то действию j при сравнении с действием i приписывается обратное значение	Если согласованность была постулирована при получении N числовых значений для образования матрицы

При использовании указанной шкалы ЛПР, сравнивая два объекта в смысле достижения цели, расположенной на вышележащем уровне иерархии, должен поставить число в интервале от 1 до 9 или обратное значение.

Для этого в иерархии выделяют элементы двух типов: элементы - родители и элементы - потомки. Элементы - потомки воздействуют на соответствующие элементы вышестоящего уровня иерархии, являющиеся по отношению к первым элементами - родителями. Матрицы парных сравнений строятся для всех элементов - потомков, относящихся к определенному родителю. Парные сравнения производятся в терминах доминирования одного элемента над другим в соответствии со шкалой отношений.

Если элемент Е1 доминирует над элементом Е2, то клетка матрицы, соответствующая строке Е1 и столбцу Е2, заполняется целым числом, а клетка, соответствующая строке Е2 и столбцу Е1, заполняется обратным к нему числом. При проведении парных сравнений следует отвечать на вопросы: какой из двух сравниваемых элементов важнее или имеет большее воздействие, какой более вероятен и какой предпочтительнее.

При сравнении критериев обычно спрашивают, какой из критериев более важен; при сравнении альтернатив по отношению к критерию - какая из альтернатив более предпочтительна или более вероятна.

Рассмотрим процесс построения матрицы парных сравнений не примере.

Пример. Провести анализ провайдеров на предмет их желательности с точки зрения определенного человека. Этот человек, руководствуется пятью независимыми (будем считать что это так) характеристиками: тарифы, скорость сети, доступность сети, удобство оплаты, дополнительные услуги. В качестве альтернатив человек рассматривает следующие компании: Comstar, Зебра Телеком, РОЛ и МТУ.

После построения иерархии строятся матрицы парных сравнений. При сравнении элементов, принадлежащих одному уровню иерархии, ЛПР выражает свое мнение, используя одно из приведенных в таблице 2 определений. В матрицу сравнений заносится соответствующее число.

Начнем построение матриц парных сравнений с матрицы «Удовлетворение провайдером», которая покажет относительную важность характеристик при выборе компании.

При построении матрицы человек задавался вопросом, какая характеристика для него наиболее важна при выборе провайдера.

При сравнении любого критерия с самим собой не возникает вопросов о доминирующем воздействии одного из критериев, т.е. соответствующая позиция в матрице заполняется единицей, что соответствует одинаковой степени значимости критериев (см. таблицу 2 - шкала отношений).

Рассмотрим первую строку матрицы. В позиции один два, при сравнении важности тарифов и скорости, ЛПР поставил значение равное . Это означает, что скорость доминирует по предпочтению над тарифами. «При выборе провайдера для меня скорость во много крат важнее чем тарифы» - говорит ЛПР. Семерка отвечает очевидной или очень сильной значимости одного сравниваемого объекта по сравнению с другим, согласно шкале отношений.

Цифра пять в позиции один три говорит о том, что для ЛПР тарифы важней доступности сети, в то время на пересечении строки тарифов и столбца оплаты отвечает случаю, когда удобство оплаты для ЛПР немного важнее расценок провайдера.

Иерархию в какой-либо рассматриваемой проблеме можно выявить посредством анкетирования, синтезировать результат и продолжить дело с помощью анкеты для выявления суждений.

Обозначим значения шкалы, располагая их в ряд от одного крайнего значения к равенству и затем вновь повышая до второго крайнего значения (таблица 3). В левом столбце перечисли все альтернативы, которые нужно сравнивать по степени превосходства с другими альтернативами из правого столбца. Эксперты должны отметить суждения, которые выражают превосходство элемента из левого столбца над соответствующим элементом из правого столбца, расположенном в той же строке. Если такое превосходство в действительности имеет место, то одна из позиций левее равенства будет отмечена. В противном случае будет отмечено равенство или некоторая позиция справа.

Таблица 3. Сравнение альтернатив относительно критерия "образование"

	Абсолютное	Очень сильное	Сильное	Слабое	Равенство	Слабое	Сильное	Очень сильное	Абсолютное
А1	_	_	_	_	_	_	_	_	_	А2
А1	_	_	_	_	_	_	_	_	_	А3
А2	_	_	_	_	_	_	_	_	_	А3

Такая таблица составляется и заполняется для каждого критерия (четыре анкеты для сравнения альтернатив по каждому из критериев) и для сравнения критериев относительно цели (одна анкета в которой ЛПР решает какие критерии для него наиболее значимые).

После заполнения экспертами анкет, по ним составляются матрицы парных сравнений. Например анкета имеет вид, представленный в таблице 4:

Таблица 4. Сравнение альтернатив относительно критерия "образование", составленное первым экспертом по резюме кандидатов

	Абсолютное	Очень сильное	Сильное	Слабое	Равенство	Слабое	Сильное	Очень сильное	Абсолютное
А1	_	х	_	_	_	_	_	_	_	А2
А1	_	_	_	х	_	_	_	_	_	А3
А2	_	_	_	_	_	_	х	_	_	А3

Матрица парных сравнений для анкеты из таблицы 4 имеет вид:

Для агрегирования мнений экспертов принимается среднегеометрическое, вычисляемое по следующей формуле:

Логичность критерия становится очевидной, если два равноценных эксперта указывают при сравнении объектов соответственно оценки и , что при вычислении агрегированной оценки дает единицу и свидетельствует об эквивалентности сравниваемых объектов.

В достаточно ответственных задачах при оправданных задачах на экспертизу осреднение суждений экспертов проводится с учетом их квалификации.

Расчет агрегированной оценки в случае привлечения экспертов, имеющих различную значимость, осуществляется по формуле:

Пример. Предположим, что в случае с выбором нового кандидата на работу, первый эксперт, которым мог быть начальник отдела управления кадрами, по результатам резюме заполнил анкету, которая приведена в таблице 4. Во время проведения собеседования с каждым из претендентов, второй эксперт, например один из директоров, заключил, что по уровню образования кандидатам соответствует анкета, заполненная следующим образом (таблица 5):

Таблица 5. Сравнение альтернатив относительно критерия "образование", составленное вторым экспертом по результатам собеседования с кандидатами

	Абсолютное	Очень сильное	Сильное	Слабое	Равенство	Слабое	Сильное	Очень сильное	Абсолютное
А1	_	х	_	_	_	_	_	_	_	А2
А1	_	_	х	_	_	_	_	_	_	А3
А2	_	_	_	_	_	х	_	_	_	А3



Матрица парных сравнений для анкеты в таблице 5, имеет вид:

Для объединения оценок суждений двух экспертов строится матрица с средним геометрическим оценок. В данной задаче такой подход не совсем правомерен. Однако, будем считать что суждения двух экспертов обладают одинаковой степенью значимости. Результирующая матрица имеет вид:

При построении матриц парных сравнений важным вопросом является согласованность, или однородность матрицы. Согласованность - это следование логике при высказывании суждений экспертом. Для более наглядной иллюстрации понятия «согласованности» приведем пример.

Пример. Предположим, что имеется три фрукта: яблоко, апельсин и ананас. Некто, предположим ребенок, говорит следующее: «Ананас в три раза вкуснее апельсина, а апельсин в два раза вкуснее яблока». Следующим высказыванием ребенка на вопрос о его любви к яблокам и ананасам, он говорит, что ананас в пять раз лучше яблока. В таких высказываниях ребенка несогласованности практически нет, несмотря на то, что исходя из его первого предложения ананас в шесть раз предпочтительнее яблока. Однако, нарушения логики могло быть гораздо более серьезным и даже привести к нетранзитивности. Так, второе высказывание могло звучать: «Мне яблоки нравятся больше чем ананасы».

В практических задачах количественная и транзитивная (порядковая) однородность нарушается, поскольку человеческие ощущения нельзя выразить точной формулой. Для улучшения однородности в числовых суждениях, какая бы величина ни была взята для сравнения -го элемента с -ым, приписывается значение обратной величины, т.е.

.

Определение. Квадратную матрицу в которой все элементы

,

называют обратносимметрической.

При построении матриц парных сравнений не следует искусственно выстраивать матрицу исходя из условий согласованности. Такой подход может исказить предпочтения ЛПР. Однако во многих задачах, однородность матриц должна быть высокой. Для оценки однородности используют то свойство, что при нарушении однородности ранг матрицы отличен от единицы и она имеет несколько собственных значений. При небольших отклонениях суждения от однородности одно из собственных значений будет существенно большие остальных и приблизительно равно порядку матрицы. Это свойство вытекает из следующих двух теорем.

Теорема 1. В положительной обратносимметрической квадратной матрице .

Теорема 2. Положительная обратносимметрическая квадратная матрица А согласованна тогда и только тогда, когда .

Таким образом, для оценки однородности суждений эксперта можно использовать отклонение величины максимального собственного значения от порядка матрицы .

Согласованность суждения оценивается индексом однородности (индексом согласованности) или отношением однородности (отношением согласованности) в соответствии со следующими формулами:

- среднее значение индекса однородности случайным образом составленной матрицы парных сравнений, которое основано на экспериментальных данных. Значение есть табличная величина, входным параметром выступает размерность матрицы (таблица 6).

Таблица 6. Среднее значение индекса однородности в зависимости от порядка матрицы

	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11
	0	0	0,58	0,90	1,12	1,24	1,32	1,41	1,45	1,49	1,51

В качестве допустимого используется значение . Если для матрицы парных сравнений , то это свидетельствует о существенном нарушении логики суждений, допущенном экспертом при заполнении матрицы, поэтому эксперту предлагается пересмотреть данные, использованные для построения матрицы, чтобы улучшить однородность.

1.4 Вычисление коэффициентов важности для элементов каждого уровня

Ранжирование элементов, анализируемых с помощью матрицы парных сравнений, осуществляется на основании главных собственных векторов, получаемых в результате обработки матриц.

Определение. Пусть задана квадратная матрица . Число называется собственным значением, а ненулевой вектор собственным вектором квадратной матрицы , если они связаны между собой соотношением .

Собственные значения квадратной матрицы могут быть вычислены как корни уравнения , а собственные векторы - как решение соответствующих однородных систем .

Определение. Собственный вектор отвечающий максимальному собственному значению называется главным собственным вектором.

Пример. Рассмотрим следующую матрицу парных сравнений:

Вычислим для данной матрицы главный собственный вектор.

При решении данного уравнения получено максимальное собственное значение . Для вычисления главного собственного вектора необходимо решить систему линейных уравнений:



Полученный главный собственный вектор ранжирует альтернативы и назначает им веса. Таким образом, вторая альтернатива наиболее предпочтительная, затем идет третья и первая. Заметим, что сумма координат полученного вектора равна единице. Таким образом можно говорить об относительной важности того или иного сравниваемого критерия или альтернативы.

Квадратная матрица имеет не более различных собственных значений. Вычислить главный собственный вектор положительной квадратной матрицы с точностью до некоторого постоянного сомножителя можно по формуле:

,

где .

Максимальное собственное значение вычисляется по формуле:

.

Как видно из вышеприведенного примера, вычисление собственных векторов и собственных значений «в лоб» не является тривиальной задачей. При вычислении максимального собственного значения матриц порядка больше двух практически всегда требуется прибегать к приближенным методам. Такой подход существенно усложняет задачу, так как в случае одной иерархии число матриц парных сравнений может быть очень велико. В случае, когда человек не владеет численными методами метод иерархической иерархии вообще может быть им отклонен.

Для вычисления собственных векторов и собственных значений матриц целесообразно использовать вычислительные средства и современные программные продукты. Однако, при отсутствии вычислительных мощностей, приближенное значение главного собственного вектора можно получить суммированием элементов каждой строки и последующим делением каждой суммы на сумму элементов всей матрицы.

Пример. Рассмотрим матрицу парных сравнений и вычислим приближенное значение главного собственного вектора:

Просуммируем элементы каждой строки и найдем сумму всех элементов матрицы:

Нормализуя вектор делением каждой координаты на величину , получаем приближенное значение главного собственного вектора:

Приближенное значение максимального собственного значения можно найти по формуле , рассмотренной выше:



При таком вычислении главного собственного вектора и максимального собственного значения может оказаться, что согласованная в действительности матрица является несогласованной по вычислениям и наоборот. иерархия альтернатива вектор качество

Пример. Вычислим отношение согласованности рассматриваемой выше матрицы, взяв в качестве максимального собственного значения его точное и приближенное число.

При большей погрешности метода вычисления главного собственного вектора, отношение согласованности матрицы парных сравнений могло оказаться больше .

Желательно использовать процедуры точного нахождения собственных значений и векторов матриц. Такое пожелание превращается в требование в особо ответственных задачах.

Вычисление собственных векторов и значений в пакете Mathematica.

Для вычисления собственных векторов и значений, первым шагом является определение матрицы. Для определение введем в пустом документе название матрицы и поставим знак равенства. Зададим трехмерную матрицу с единицами на главной диагонали. Для этого выберем в меню опцию Input>Create Table/Matrix/Palette... или используем комбинацию клавиш <Shift>+<Ctrl>+<C> (рисунки 8 и 9). В открывшемся окне определим размерность матрицы и отметим необходимость заполнить главную диагональ единицами. Поля, которые необходимо заполнять.

После вставки матрицы и заполнения всех ее элементов необходимо нажать клавиши <Shift>+<Enter> - пакет произведет назначение матрице соответствующих числовых характеристик.

Вычисление собственных значений выполняется функцией Eigenvalues[M], а собственных векторов Eigenvectors[M]. При вычислении желательно сопроводить функции последующим символом N через две косые черты (//N), в противном случае Mathematica проведет вычисления символьно. После ввода строки Eigenvalues[M]//N и нажатия клавиш <Shift>+<Enter>, Mathematica выдаст результат, представленный на рисунке 10.

Рис. 9. Определение размерности матрицы в пакете Mathematica

На приведены вычисления и векторов, и значений. При выполнении вычислений получено одно действительное собственное значение. Это значение нас и интересует, оно несколько превышает размерность матрицы, тройку, что говорит о неполной согласованности матрицы. На приведенном рисунке интересующий нас вектор обведен. Вектор не является нормированным. Для его нормализации необходимо найти сумму элементов вектора, а затем разделить все координаты на получившуюся сумму.

При использовании пакета Mathematica необходимо помнить, что строчные и заглавные буквы различаются. Так, например, название функций должны начинаться с заглавной буквы, в противном случае они не распознаются. Аргументы функций обязаны стоять в квадратных скобках.

Вычисление необходимых величин, даже при помощи пакета, является задачей, требующей времени. В Mathematica можно создавать собственные процедуры и функции, писать мультимедийные учебники. Процедуру поиска собственных значений и векторов можно закодировать, что в дальнейшем сведет операцию вычисления лишь к вводу новых значений матрицы парных сравнений.



2. Вычисление собственных векторов и значений в Mathcad

Вычислим собственные вектора и значения с использованием Mathcad. Определим и введем в рабочий документ матрицу парных сравнений. В Mathcad операция присваивание выполняется посредством оператора :=. Для того, чтобы определить матрицу, введем с клавиатуры ее имя и знак присваивания. Для присваивания необходимо нажать на клавиатуре комбинацию клавиш <Shift>+<:>, в результате чего появится знак присваивания (рисунок 11). Для ввода матрицы воспользуемся одной из опций. Большинство вычислений с матрицами, и другие вычисления в Mathcad, можно выполнить тремя способами - с помощью панелей инструментов, выбором операции в меню или обращением к соответствующей функции.

Воспользуемся первым вариантом. После того как имя матрицы и оператор присваивания были введены, откроем панель операций с матрицами, щелкнув по кнопке (рисунок 11). После этого на появившейся панели щелкнем по кнопке и зададим размерность матрицы (рисунок 12).

Рис. 11. Панель операций с матрицами в пакете Mathcad

Рис. 12. Окно определения размеров матрицы в Mathcad



После ввода матрицы присвоим некоторой переменной значение функции eigenvals(А). Данная функция вычисляет собственные значения квадратной матрицы . Присвоение должно быть выполнено правее или ниже определения матрицы , в противном случае матрица для функции будет неизвестна. После выполнения такого присваивания, введем с клавиатуры С=. Фрагмент рабочего стола, после выполнения всех описанных выше процедур, приведен ниже.

Для вычисления главного собственного вектора, воспользуемся функцией eigenvec(A, z) - вычисление собственного вектора матрицы , отвечающего собственному значению . Чтобы обратиться к функции, введем с клавиатуры ее имя, затем перечислим в скобках ее аргументы: название матрицы и название вектора собственных значений с индексом, задающим номер интересующего нас собственного значения. Индексы координат векторов в Mathcad начинаются с нулевого (данная настройка может быть изменена). После ввода функции необходимо поставить знак равенства:

Вектор не нормирован. Нормируем его. Для удобства расчетов присвоим главный собственный вектор некоторой переменной . Вычисление суммы координат вектора произведем при помощи кнопки на панели операций с матрицами (рисунок 11, кнопка вторая слева внизу). При ее нажатии появляется знак суммы. Под знаком суммы поставим вектор , координаты которого мы собираемся складывать. После нахождения суммы произведем деление вектора на сумму .

Фрагмент рабочего документа Mathcad, содержащий перечисленные выше действия, приведен ниже.

Для того чтобы вычислить собственные значения и главный собственный вектор новой матрицы, достаточно изменить числа в исходной матрице А. При этом необходимо следить, чтобы индекс интересующего нас собственного значения был соответствующим. Рабочий стол удобно дополнить формулами индекса согласованности и отношения согласованности матрицы парных сравнений:

Ввод нижнего индекса можно произвести при помощи кнопки панели операций с матрицами (рисунок 11, кнопка вторая справа сверху).

Вычисление собственных векторов и значений по формулам.

Для вычисления главного собственного вектора и наибольшего собственного значения обратносимметрической квадратной матрицы второго, третьего и четвертого порядка существуют точные формулы. Использование формул весьма сомнительно в силу большого числа вычислений, за исключением матрицы второго порядка:

Матрица 2 x 2

Для этого случая , .

Матрица 3 х 3



;

.

.

Матрица 4 х 4.

.

.



Вычисление собственных векторов и значений в MS Excel.

Довольно просто, используя определение собственного значения и формулу , а также теорему о величине максимального собственного значения обратносимметрической квадратной матрицы, средствами MS Excel можно получать наибольшее собственное значение и нормированный главный собственный вектор. Для этого можно создать макрос или же воспользоваться возможностями инструмента Поиск решения. Реализовать такой подход студентам предлагается самостоятельно как индивидуальное задание, групповое или в виде дискуссии на семинаре.

2.1 Подсчет количественной оценки качества альтернатив (иерархический синтез)

Иерархический синтез используется для общего ранжирования альтернатив относительно цели, т.е. для подсчета количественной оценки качества альтернатив.

Алгоритм иерархического синтеза для вышеприведенного примера:

Определим векторы приоритетов относительно последнего уровня иерархии. Для этого строим матрицы парных сравнений и вычисляем для каждой из матриц максимальные собственные значения (для оценки однородности суждений) и главные собственные вектора (приоритеты):

Аналогичным образом обрабатываем матрицы парных сравнений для вышележащих уровней. Данные матрицы построены для того, чтобы определить предпочтительность элементов определенного иерархического уровня относительно элементов вышележащего.

Осуществляем иерархический синтез. Последовательно определяем вектора приоритетов альтернатив относительно элементов , находящихся на всех иерархических уровнях. Для предпоследнего уровня . Вычисление векторов приоритетов проводится в направлении от нижних уровней к верхним с учетом конкретных связей между элементами, принадлежащими различным уровням. Вычисление производится путем перемножения соответствующих векторов и матриц.

Результирующий вектор приоритетов альтернатив относительно основной цели

.

Пример (из книги Т. Саати). Рассмотрим общее благополучие индивидуума - высший уровень иерархии. На этот уровень в основном влияют детские, юношеские и взрослые впечатления. Факторы развития и зрелости, отражающиеся в благополучии, могут включать как влияние отца и матери в отдельности, так и их совместное влияние как родителей, социоэкономический фон, отношения с братьями и сестрами, группу ровесников, школьное обучение, религиозный статус и т.д.

На перечисленные выше факторы, которые составляют второй уровень иерархии, влияют соответствующие критерии. Например, влияние отца может быть разбито на категории, включающие его темперамент, строгость, заботу и привязанность. Отношение с братьями и сестрами можно дальше характеризовать их количеством, разницей в возрасте, полом; моделирование воздействия и роли ровесников обеспечивает более яркую картину влияния друзей, обучения в школе и учителей.

В качестве альтернативной основы описания для второго уровня можно включить чувство собственного достоинства, уверенность в будущем, адаптируемость к новым людям и новым обстоятельствам и т.д., влияющих или находящихся под влиянием расположенных выше элементов.

Более полная основа психологической предыстории может включать несколько сотен элементов на каждом уровне, выбранных экспертами и расположенных таким образом, чтобы получить максимальное понимание рассматриваемого индивидуума.

Рассмотрим ограниченный случай, где испытуемый чувствует, что уверенность в его силы подорвана и его социальная приспособляемость ослаблена запретами в детстве. Ему задают вопросы только о детских впечатлениях и просят попарно установить связь между следующими элементами на каждом уровне.

Построим иерархию, в которой: ОБ - общее благополучие; Д - чувство собственного достоинства; У - чувство уверенности в будущем; А - способность адаптироваться к другим; П - явная привязанность, проявленная по отношению к субъекту; Э - идеи строгости, этики; Н - действительное наказание ребенка; Л - подчеркивание личной приспособляемости к другим; М - влияние матери; О - влияние отца; Р - влияние обоих родителей.



Осуществим иерархический синтез:

Индивидууму посоветовали больше общаться с отцом с целью уравновешивания влияния родителей.

В приведенном примере некоторые матрицы несогласованные. Однако следует понимать, что человеку в данной ситуации нельзя было повторно задавать одни и те же вопросы до тех пор, пока все матрицы не стали бы однородными.

После решения задачи синтеза иерархии, оценивается однородность всей иерархии с помощью суммирования показателей однородности всех уровней, приведенных путем взвешивания к первому иерархическому уровню.

Пример. Рассмотрим иерархию из предыдущего примера. Пусть ИО1 - индекс согласованности 1-ого уровня; ИО21, ИО22 и ИО23 - индексы согласованности второго уровня; ИО31, ИО32, ИО33 и ИО34- индексы согласованности третьего уровня. Тогда индекс однородности иерархии можно определить следующим образом:

Для оценки отношения однородности используют следующее выражение:

, где

Однородность иерархии считается удовлетворительной при значениях .



Литература

Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий: Пер. с англ. - М.: Радио и связь, 1989. - 316 с.

Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Анализ, синтез, принятие решений в экономике - М.: Финансы и статистика, 2000. - 368с.

Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений, а также хроника событий в Волшебных Странах: Учебник. - М.: Логос, 2000. - 296 с.

Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений: Научно-практическое издание. - М.: СИНТЕГ, 1998. - 376 с.

Варфоломеев В.И., Воробьев С.Н. Принятие управленческих решений: Учеб пособие для вузов. - М.: КУДИЦ-ОБРАЗ, 2001. - 288 с.

Плис А.И., Сливина Н.А. Mathcad 2000. Математический практикум для экономистов и инженеров: Учеб. пособие. - М.: Финансы и статистика, 2000. - 656 с.

Размещено на Allbest.ru