Размещено на http://www.allbest.ru/

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ

ФГБОУ ВПО «САМАРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АРХИТЕКТУРНО-СТРОИТЕЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»

Факультет информационных систем и технологий

Кафедра прикладной математики и вычислительной техники

ВЫПУСКНАЯ КВАЛИФИКАЦИОННАЯ РАБОТА МАГИСТРА

Направление подготовки

230400.68 - Информационные системы

на тему:

Информационная технология комплексной оценки

социально-экономических объектов по набору критериев

ВЫПОЛНИЛ: Р.Р. Фардеев

Самара, 2013

РЕФЕРАТ

Выпускная квалификационная работа магистра

Пояснительная записка 92 стр., 26 рис., 10 табл., 19 источников, 1 приложения. экономика многокритериальный технология

Ключевые слова: информационная система, методы принятия решений, вербальные методы, метод ШНУР, поддержка принятия сложных решений.

Аннотация

В современной науке о принятии решений центральное место занимают многокритериальные задачи выбора. Считается, что учет многих критериев приближает постановку задачи к реальной жизни.

В работе рассмотрены вербальные методы принятия решения: ШНУР, АНР, ПРИНН, MAUT, проведен их анализ по разработанным критериям. Предложен новый метод многокритериального принятия решений ММШ, в котором удалось избавиться от основного недостатка метода ШНУР, который заключался в огромном объеме задаваемых вопросов ЛПР при проведении сравнений с большим количеством альтернатив и критериев. Решена практически значимая задача построения рейтинга с позиции активности образовательных организаций Самарской области в направлении развития творческих способностей одаренных старших школьников.

ВВЕДЕНИЕ

Обычно при разработке программ и проектов развития регионов используются разнообразные подходы, связанные с выражением эффекта в денежной форме, а также с использованием прямо или в модифицированной форме соотношения денежных затрат и результатов в качестве критерия для оценки работ, инвестиций и проектов. Большинство применяемых подходов основано на методах анализа эффективности капиталовложений и ориентировано на сравнение затрат и доходов, связанных с экономической деятельностью, а также производных показателей. Применяют методы оценки направлений развития экономики, к числу которых можно отнести: методы шкалирования и одноступенчатые методы взвешивания; анализ на основе теории графов и многоступенчатые методы взвешивания и др.

В рамках методов шкалирования и одноступенчатых методов каждому объекту в каждой зоне его использования по нескольким (не более 5-7) экспертно выбираемым критериям дается порядковая (ранговая) или балльная оценка. Далее методами Парето (оптимизации и суммарной балльной оценки) производится комплексная оценка объектов.

Общие методы экспертных оценок разрабатывались в рамках исследований в области прогнозирования. К их числу относятся, например, известный метод Дельфи, метод использования матрицы балльных оценок, сворачиваемых далее через использование линейных коэффициентов весомости по каждому варианту.

Для комплексной оценки иногда прибегают к методу попарных сравнений критериев, основным недостаток метода заключается в том, что с увеличением числа целей и критериев в соответствии с законами комбинаторики значительно возрастет количество оценочных суждений. Этот недостаток становится особенно серьезным, когда приходится сравнивать много альтернатив и критериев.

Методы многокритериального принятия решений используются очень редко, вследствие чего страдает качество проведенных оценок. Хотя область применения методов принятия решений огромна: от выбора сотового телефона до расчета весовых коэффициентов в различных математических моделях. Поэтому их исследование и доработка актуальны и необходимы.

В данной работе предложен новый метод многокритериального принятия решений ММШ, в основе которого лежит оригинальный метод ШНУР. Новый метод менее утомителен для ЛПР, но позволяет достаточно объективно провести оценку сравниваемых альтернатив.

Значительные исследования в области поддержки принятия решений принадлежат:

Проф., д.т.н. О. И. Ларичев [1], [3-4], [7], Мошкович Е.М. [3],[7], академик РАН Емельянов СВ.[4], д.т.н. Петровский А. Б., к.ф.-м.н. Дмитриади Г. Г.[5], Кочин Д. Ю., к.т.н. Асанов А. А.[6], д.т.н. Пиявский С.А.[7]

Целью настоящей квалификационной работы является: повышение объективности решений, принимаемых в отношении социально-экономических объектов, за счет разработки новой технологии, основанной на оценке этих объектов, с использованием методов многокритериального принятия решений.

Достижение указанной цели предполагает решение следующих задач:

1. Сделать сопоставительный обзор методов принятия решений.

2. Выявить наиболее эффективный метод.

3. Предложить его модификацию в рамках применимости для оценки социально-экономических объектов.

4. Разработать информационную систему на основе нового, более эффективного метода.

5. Проанализировать полученные в работе результаты для оценки эффективности достижения поставленной цели.

В работе использованы следующие методы:

· Методы принятия решений;

· Методы проектирования ИС;

· Методы программирования.

1. Обзор проблематики и постановка задачи

1.1 Методы оценки развития экономики регионов

Одной из важнейших задач региональной политики является создание системы мониторинга социально-экономического развития регионов, которая позволит обеспечить органы регионального управления полной, оперативной и достоверной информацией о процессах, протекающих в данном экономическом субъекте. Решение этой задачи предполагает разработку соответствующей теоретической базы, методологии оценки экономического потенциала региона. Достаточно хорошо исследованы группы проблем, связанные со структурной неоднородностью пространства страны в природно-географическом, ресурсном, экономическом, социальном, этническом, культурном и политическом аспектах. Каждая территориальная единица имеет свой уровень социально-экономического развития, природно-ресурсный потенциал, производственную специализацию. Вопросы же регионального мониторинга в узком смысле с точки зрения методологии, моделирования и последующей оценки социально-экономического потенциала региона изучены не так подробно.

Обычно при разработке программ и проектов развития регионов используются разнообразные подходы, связанные с выражением эффекта в денежной форме, а также с использованием прямо или в модифицированной форме соотношения денежных затрат и результатов в качестве критерия для оценки работ, инвестиций и проектов. Большинство применяемых подходов основано на методах анализа эффективности капиталовложений и ориентировано на сравнение затрат и доходов, связанных с экономической деятельностью, а также производных показателей. При этом методам оценки устойчивого развития экономики регионов все еще не придается должного значения. Иногда в подобных случаях применяют методы оценки направлений развития экономики, к числу которых можно отнести: методы шкалирования и одноступенчатые методы взвешивания; анализ на основе теории графов и многоступенчатые методы взвешивания и др.

В рамках методов шкалирования и одноступенчатых методов каждому объекту в каждой зоне его использования по нескольким (не более 5-7) экспертно выбираемым критериям дается порядковая (ранговая) или балльная оценка. Этими критериями являются стоимость производства и разработки, время разработки, объем продаж и т.д. Далее методами Парето (оптимизации и суммарной балльной оценки) производится комплексная оценка объектов.

Общие методы экспертных оценок разрабатывались в рамках исследований в области прогнозирования. К их числу относятся, например, известный метод Дельфи, метод использования матрицы балльных оценок, сворачиваемых далее через использование линейных коэффициентов весомости по каждому варианту.

В целом можно отметить, что использование методов шкалирования и взвешивания возможно и целесообразно в рамках ограниченных форм оценки направлений развития экономики, отбора вариантов, квантификаций суждений об относительном эффекте, сопоставлений целей и критериев и т.д. С помощью этих методов можно учесть в расчетах риск и выявить некоторые взаимосвязи между рядом проектов, в том числе уже находящихся на стадии разработки, при доступном минимуме информации. Недостаток методов - отсутствие в выходных данных конкретных лимитных цен, затрат и абсолютных величин эффектов, субъективизм оценки значимости критериев.

Анализ на основе теории графов и многоступенчатых методов взвешивания осуществляется посредством рассмотрения общей комплексной проблемы (цели) в качестве некоего древовидного графа частных целей (дерева целей). Оценки по частным целям последовательно объединяют в общую оценку для каждой задачи. Достоинство подобных методов - возможность описания взаимосвязей между областями, сферами и задачами использования данного и других объектов оценки, возможность координации и увязки частных оценок. Недостатки методов - недостаточная квантифицируемость критериев, слабый учет фактора времени, недостаточный учет риска и коммерческих критериев.

В процессе планирования устойчивости развития объектов региона, следует учитывать фактор неопределенности (вероятности) достижения предполагаемого уровня. В условиях нестабильности внешней среды хозяйствующий субъект нуждается в постоянном обновлении и приспособлении к динамическим внешним факторам, главным из которых является потребительский спрос. Главные факторы успешной деятельности находятся не внутри объекта, а во внешней среде. При этом успешность деятельности во многом связывается с тем, насколько органично объект вписался во внешнюю среду - экономическую, инновационную, социальную и т.д. Следовательно, необходимо использовать ситуационный подход на основе адаптивного управления экономическими объектами в нестабильной среде, что предполагает планирования потенциала объекта выработкой поведения на основе индикаторов будущего состояния среды. Модель управления объектом в подобных условиях может рассматриваться как:

РСУО (нсо, нск, цуо, муо, фвсо) * Кнср> max (муо, ауо),

нсоХСР, нскСК, цуоЦУС, фвсоФВС, КнсрКН, ауоАРС,

где РСУО -- результат стратегического управления экономическим объектом; нсо -- начальное состояние объекта; нск -- начальное состояние конкурентов; цуо -- цель управления объекта; муо -- методы управления объектом; фвсо -- факторы внешней среды; Кнср -- коэффициент нестабильности экономической ситуации в регионе; ауо -- алгоритм управления объектом; ХСР -- объекты данной региональной хозяйственной системы; СК -- совокупность состояний конкурентов; ЦУС -- совокупность целей управления системой; ФВС -- совокупность факторов внешней среды; КН -- коэффициент нестабильности ситуации; АРС -- алгоритмы управления региональной хозяйственной системой.

Планирование устойчивого развития экономики объекта должно стать важной составной частью стратегического управления и быть направлено на максимальное использование кадровых (интеллектуальных), научно-технических, материальных и других ресурсов в интересах поддержания жизнедеятельности предприятия на длительную перспективу.

Система показателей плана устойчивого развития экономики предприятия региона, может включать следующие группы показателей: научно-технического и технологического развития; инновационной деятельности; изменения объемов производства; состояния бюджета; труда и развития персонала; привлечения инвестиций; совершенствования основных средств; эффективности; социального развития.

План устойчивого развития экономики объекта региона обязательно должен учитывать ряд основных факторов нестабильности. Поэтому общим показателем устойчивого развития экономики объекта является показатель достижимости результата (ПР), включающий оценки вероятности получения необходимого результата в зависимости от ряда факторов:

ПР = (К1*К2*К3*ЧД*К4 - КВ) / С,

где К1 - коэффициент вероятности успеха разработки продукта; К2 - коэффициент вероятности коммерческого успеха (в зависимости от технических факторов и качества продукции); К3 - вероятность коммерческого успеха (в зависимости от экономических факторов); ЧД - чистый доход от реализации продукта за период его существования; К4 - коэффициент учета дополнительных доходов; КВ - капиталовложения; С - полная стоимость затрат на продукт (исследований, разработок и освоения).

Данный показатель целесообразно использовать как на стадии разработки плана устойчивости развития объекта (по отдельным видам продукции), так и по итогам его реализации. Кроме того, он может быть отслежен в процессе мониторинга состояния устойчивого развития экономики объекта.

В ходе управления хозяйствующими субъектами региона возникает необходимость регулярной оценки устойчивости методом анализа соотношения результата и затрат.

В общем виде устойчивость экономики предприятия связана с оптимальным использованием ресурсов и превращением их в готовый продукт, который приносит возмещение затрат и прибыль. В этом смысле, ресурсы, используемые в ходе производственного процесса, расходуются в форме затрат (З), а продукция (работы, услуги), полученные на выходе производственного процесса, образуют его результат (Р), в качестве которого можно рассматривать доход, выручку, поступления средств. Нормальным результатом процесса производства, как известно, следует считать такой, когда стоимость полученной на выходе продукции превышает расходуемые на входе затраты на приемлемую величину прибыли (ПР). Еще одним важным элементом, характеризующим экономику предприятия является время, в течение которого производятся затраты и получается результат. Таким образом, устойчивость экономики в самом общем виде может быть охарактеризована соотношением показателей затрат (З) и результатов (Р) в одном периоде (t). При этом следует иметь в виду, что ни один из этих показателей в отдельности не дает достаточно полной и однозначной характеристики состоянию экономики.

Затраты и результаты могут сопоставляться между собой различными способами, а получаемые при этом показатели имеют не только разную форму, но и несколько разный смысл, освещая ту или иную сторону понятия устойчивости экономики. Тогда для оценки устойчивости могут быть выбраны следующие критерии:

· максимальный результат на единицу затрат: Рt / Зt ® max;

· минимум затрат на единицу достигаемого результата: Зt / Рt ® min;

· максимальная абсолютная величина превышения результатов над затратами: (Рt - Зt) ® max;

· максимальная относительная величина результата, получаемого с единицы затрат: (Рt - Зt) / Зt ® max;

· максимальная удельная величина результата на единицу результата: (Рt - Зt) / Рt ® max.

В качестве критериев также могут быть учтены следующие соотношения:

· при Зt = const, Рt ® max;

· при Зt < =Зпд, Рt ® max;

где Зпд - предельно допустимые затраты;

· при Зt = const, (Рt-Зt) ® max;

· при Рt = const (Рt-Зt) ® max.

В процессе развития экономики ее показатели находятся в динамическом взаимодействии, поэтому следует обеспечивать соотношение:

Д Рt1 > Д Зt1; Д Рt2 > Д Зt2; Д Рt3 > Д Зt3; Д Рtn > Д Зtn.

где Д Рt1 -- прирост результата деятельности предприятия в период времени t1; Д Зt1 -- прирост затрат в период времени t1.

1.2 Специфика методов принятия решений

И в жизни отдельного человека, и в повседневной деятельности организации, и в процессах, протекающих в социально-экономической сфере страны, принятие решений является важнейшим этапом, который определяет будущее. Человек выбирает профессию, друзей, партнера по браку, дом, работу. Главы фирм и директора предприятий определяют пути развития организации, направления ее деятельности, виды и объемы выпускаемой продукции. Руководители государств решают, с кем сотрудничать и с кем воевать, проводить ли реформы, запрещать или разрешать что-либо и многое другое.

Для подавляющего большинства решений, принимаемых людьми, нельзя точно рассчитать и оценить их последствия. Можно лишь предполагать, что определённый вариант решения приведет к наилучшему результату. Однако такое предположение может и оказаться ошибочным, потому что никто не может заглянуть в будущее и знать все наверняка. Поэтому решения человека являются исключительно важным для практики и интересным для науки объектом изучения.

Наиболее существенная черта вербального анализа решений как научного направления, отличающая его от других известных методологических подходов в теории принятия решений, состоит в использовании нечисловой (качественной) информации на всех этапах анализа и решения задачи без каких-либо ее преобразований в числовую. Другими особенностями вербального анализа решений являются: получение информации от лица, принимающего решение (ЛПР) на привычном для него языке; проверка информации, полученной от ЛПР, на непротиворечивость; обеспечение для ЛПР возможностей поэтапного формирования предпочтений путем «проб и ошибок»; логическое обоснование вида решающего правила; возможность объяснения полученного решения. В современной науке о принятии решений центральное место занимают многокритериальные задачи выбора. Считается, что учет многих критериев приближает постановку задачи к реальности.

Под принятием решения понимается особый процесс человеческой деятельности, направленный на выбор наилучшего варианта из нескольких возможных. Задачи принятия решений можно классифицировать по многим основаниям. По числу ЛПР выделяют задачи индивидуального и коллективного принятия решений. По виду показателя эффективности -- однокритериальные и многокритериальные. По степени определенности информации -- задачи выбора в условиях определенности и в условиях неопределенности. По структуре множества альтернатив -- задачи условного выбора и задачи выбора на конечном множестве альтернатив. По степени информированности ЛПР -- новые и повторяющиеся задачи. Существует так же деление задач на хорошо структурированные, слабо структурированные и неструктурированные. В хорошо структурированных проблемах существенные зависимости между основными характеристиками могут быть выражены количественно. Промежуточное положение занимают слабо структурированные проблемы, сочетающие количественные и качественные зависимости, причем недостаточно определенные стороны проблемы имеют тенденцию доминировать. Неструктурированные проблемы характеризуются тем, что в их описании преобладают качественные факторы, трудно поддающиеся формализации, а количественные зависимости между этими факторами обычно не определены.

Неструктурированные проблемы являются проблемами уникального выбора в том смысле, что каждый раз проблема либо является новой для лица, принимающего решение (ЛПР), либо обладает новыми особенностями по сравнению со встречавшейся ранее подобной проблемой.

Для них характерна неопределенность в оценках альтернативных вариантов решения, которая объективно обусловлена нехваткой информации на момент решения проблемы.

Оценки альтернативных вариантов решения проблемы имеют качественный характер и чаще всего сформулированы в словесном (вербальном) виде.

Оценки альтернатив по отдельным критериям чаще всего могут быть получены от экспертов. Во многих случаях отсутствует объективная шкала измерения оценок по отдельным критериям. При этом в ряде случаев оценки альтернатив по критериям могут быть относительными, показывающими, чем один вариант лучше другого.

Общая оценка альтернатив может быть получена лишь на основе субъективных предпочтений ЛПР (либо группы ЛПР). Интуиция ЛПР, его вера в те или иные варианты развития события являются основой решающего правила, позволяющего перейти от оценок по отдельным критериям к общей оценке альтернатив.

Широкий класс неструктурированных проблем принятия решений охватывает как личные, так и деловые решения. К неструктурированным относятся и проблемы принятия решений в социально-экономических системах, которые особенно сложны для анализа. Именно для неструктурированных проблем и создана методология вербального анализа решений.

Кроме этих существует большое число других критериев классификации. Определение типа задачи помогает понять ее специфику и выбрать наиболее подходящие методы решения.

Традиционно принято различать три основные задачи принятия решений:

1. Упорядочивание альтернатив. Для ряда задач представляется вполне обоснованным требование определить порядок на множестве альтернатив. Так, члены семьи упорядочивают по степени необходимости будущие покупки, руководители фирм упорядочивают по прибыльности объекты капиталовложений и т.д. В общем случае требование упорядочения альтернатив означает определение относительной ценности каждой из альтернатив.

2. Распределение альтернатив по классам решений. Такие задачи часто встречаются в повседневной жизни. Так, при покупке квартиры или дома, при обмене квартиры люди обычно делят альтернативы на две группы: заслуживающие и не заслуживающие более подробного изучения, требующего затрат сил и средств. Группы товаров различаются по качеству. Абитуриент делит на группы вузы, в которые он стремится поступить. Точно так же люди часто выделяют для себя группы книг (по привлекательности для чтения), туристские маршруты и т.д.

3. Выделение лучшей альтернативы. Эта задача традиционно считалась одной из основных в принятии решений. Она часто встречается на практике. Выбор одного предмета при покупке, выбор места работы, выбор проекта сложного технического устройства -- эти примеры хорошо знакомы. Кроме того, такие задачи распространены в мире политических решений, где альтернатив сравнительно немного, но они достаточно сложны для изучения и сравнения.

Задачи ранжирования альтернатив по качеству и выбора лучшей альтернативы являются близкими в том смысле, что последовательное выделение лучших альтернатив из заданного множества позволяет осуществить их ранжирование. Однако, задача выделения лучшей альтернативы является в общем случае более простой и заслуживает специального внимания. Задача выбора наилучшей из заданного множества альтернатив, имеющих оценки по многим критериям, является одной из наиболее распространённых на практике задач принятия решений. Такие задачи встречаются как в деятельности организаций, так и личной жизни людей. Выбор плана проведения реформы, реорганизации фирмы, плана перестройки здания являются примерами деловых проблем такого типа. Примерами личных проблем являются выбор профессии, дорогостоящая покупка и т.д. Во многих случаях при выборе наилучшей альтернативы используется попарное сравнение альтернатив и исключение доминируемых в паре. Прежде всего, отметим, что такой подход типичен для людей, делающих выбор в повседневной жизни без использования компьютеров. О.Свенсон и Г. Монтгомери предложили психологическую теорию поиска доминантной структуры, имеющую дескриптивный характер. Согласно этой теории, Лицо, Принимающее Решения (ЛПР), хочет путем попарного сравнения альтернатив найти наилучшую, которая превосходила бы каждую из остальных. В соответствии с теорией поиска доминантной структуры, ЛПР как бы «охватывает взглядом» все заданные альтернативы и выбирает из них ту, которая (по первому впечатлению) могла бы оказаться доминирующей. Затем он попарно сравнивает с ней все остальные. Если при всех сравнениях выбранная альтернатива побеждает, то доминантная структура построена. Если при каком-то сравнении иная альтернатива окажется лучшей, то уже она рассматривается как потенциально доминирующая, и с ней сравниваются все прочие [1].

В тоже время отмечалось, что задача выделения лучшей из многокритериальных альтернатив является достаточно сложной для человека. Так, при выделении подмножества лучших альтернатив, субъекты могут удалять доминирующие альтернативы и оставлять доминируемые. Попарное сравнение альтернатив привлекало исследователей и как нормативный способ принятия решений. Первым его предложил еще в 18 веке Б. Франклин в письме к другу. Известным недостатком попарного сравнения альтернатив является возможность появления циклов на множестве сравниваемых альтернатив.

В работе будут рассмотрены три метода принятия решений:

1. Метод АНР.

2. Метод MAUT.

3. Метод ШНУР.

1.2 Обзор существующих вербальных методов принятия решений

1.2.1 Метод АНР

Научный подход в принятии решений, известный как теория многокритериальной полезности (Multi-Attribute Utility Theory MAUT), отличают следующие особенности:

· для каждой альтернативы A_i строится функция полезности U(A_i), имеющая аксиоматическое (чисто математическое) обоснование;

· некоторые условия, определяющие форму этой функции, подвергаются проверке в диалоге с ЛПР;

Решение задачи происходит в 5 этапов: разработка перечня критериев, построение функции полезности по каждому из критериев, проверка условий, определяющих вид общей функции полезности, вычисление весовых коэффициентов, построение зависимости между оценками альтернатив по критериям и общим качеством альтернативы (многокритериальная функция полезности), оценка имеющихся альтернатив и выбор наилучшей. При этом производится многократный опрос ЛПР, позволяющий построить одномерные функции полезности и проверить условия независимости.

1.2.2 Метод ШНУР

Представленный далее новый метод выбора лучшей из группы альтернатив, метод ШНУР (Шкала Нормированных Упорядоченных Различий), имеет следующие особенности. Прежде всего, в нем активно используются возможности компьютера, который без участия ЛПР проводит по определенным правилам парные сравнения всех альтернатив, анализируя их сходства и различия. При этом компьютер подготавливает наиболее эффективный процесс опроса ЛПР, что создает возможности для анализа большой группы альтернатив. Во-вторых, некоторые количественные критерии (например, стоимость) также могут рассматриваться как естественный и удобный язык выражения предпочтений ЛПР. Следовательно, метод позволяет работать как с качественными, так и с количественными оценками альтернатив по критериям. Таким образом, новый метод расширяет и дополняет возможности других методов вербального анализа решений.

1.3 Сравнительный анализ методов принятия решений

Для анализа эффективности методов принятия решений, необходимо выработать систему критериев сравнения методов с позиции их использования для обучения принятию решений в дисциплинах, преподаваемых в ВУЗе для выработки у студентов соответствующих компетенций по ФГОС 3 поколения.

ФГОС по направлению информационные системы и технологии предусматривает формирование у выпускника 10 общекультурных компетенций (ОК). Анализ показывает, что в шести из них могут использоваться методы принятия решений. Ими являются следующие компетенции:

- владение культурой мышления, способность к обобщению, анализу, восприятию информации, постановке цели и выбору путей ее достижения, умение логически верно, аргументировано и ясно строить устную и письменную речь (ОК-1);

- готовность к кооперации с коллегами, работе в коллективе; знание принципов и методы организации и управления малыми коллективами;

- способность находить организационно-управленческие решения в не стандартных ситуациях и готовность нести за них ответственность (ОК-2);

- владение широкой общей подготовкой (базовыми знаниями) для решения практических задач в области информационных систем и технологий (ОК-6);

- умение критически оценивать свои достоинства и недостатки, наметить пути и выбрать средства развития достоинств и устранения недостатков (ОК-7);

- готовность использовать основные законы естественнонаучных дисциплин в профессиональной деятельности, применять методы математического анализа и моделирования, теоретического и экспериментального исследования (ОК-10).

ФГОС по направлению информационные системы и технологии предусматривает формирование у выпускника 28 профессиональных компетенций (ПК). Анализ показывает, что в девяти из них могут использоваться методы принятия решений. Ими являются следующие компетенции:

проектно-конструкторская деятельность:

- способность проводить предпроектное обследование объекта проектирования, системный анализ предметной области, их взаимосвязей (ПК-1);

- способность проводить моделирование процессов и систем (ПК-5);

- способность проводить расчет экономической эффективности (ПК-9);

проектно-технологическая деятельность:

- способность к проектированию базовых и прикладных информационных технологий (ПК-11);

организационно-управленческая деятельность:

- обеспечение качества объекта проектирования (ПК-21);

научно-исследовательская деятельность:

- способность проводить сбор, анализ научно-технической информации, отечественного и зарубежного опыта по тематике исследования (ПК-23);

- способность обосновывать правильность выбранной модели, сопоставляя результаты экспериментальных данных и полученных решений (ПК-25);

- готовность использовать математические методы обработки, анализа и синтеза результатов профессиональных исследований (ПК-26);

инновационная деятельность:

- способность формировать новые конкурентоспособные идеи и реализовывать их в проектах (ПК-28).

Учебный план направления информационные системы и технологии разработанный на ФИСТ предусматривает изучение 69 дисциплин. Методы вербального анализа могут эффективно использоваться при изучении 40 из них:

- Экономика;

- Психология и культура общения в информационном обществе;

- Правоведение в информационном обществе;

- Экология;

- Безопасность жизнедеятельности;

- Информационные сети;

- Моделирование систем;

- Информационные системы и технологии в строительстве;

- Информационные системы и технологии в управлении производством (1С);

- Корпоративные информационные системы;

- Мультимедиа технологии;

- Надежность информационных систем;

- Интернет технологии;

- Методология профессиональной деятельности;

- Информационные системы и технологии в образовании;

- Информационные системы и технологии в экономике;

- Эксплуатация ИС;

- Социология в информационном обществе;

- Вероятность и статистика;

- Информационная безопасность и защита информации;

- Теория информационных процессов и систем;

- Технология и методология проф. деятельности;

- Культура в информационном обществе (ИСТ в сфере культуры);

- Организация поведения и управление персоналом;

- Методы оптимизации и системный анализ;

- Электротехника и электроника;

- Операционные системы;

- Архитектура ЭВМ и систем;

- Управление данными;

- Основы научных исследований;

- Технология профессиональной деятельности;

- Информационный поиск и систематизация знаний;

- Администрирование в информационных системах;

- Проектирование информационных систем;

- ИСТ в менеджменте;

- ИСТ в маркетинге;

- ИСТ в банковском деле;

- ИТ статистической обработки информации;

- ИСТ в изобретательской деятельности и рекламе;

- Перспективные технологии программирования.

Приведенная выше информация сведена в таблицу 1.

Таблица 1 - Применение метода ШНУР для развития компетенций

	Всего	Применим ШНУР
ОК	10	6
ПК	28	9
Дисциплины	69	40

Для проведения сравнения методов принятия решений была выработана следующая система критериев:

1. Доступность для освоения содержания метода.

2. Трудоемкость выполнения вручную или программирования самого метода.

3. Трудоемкость подготовки информации для принятия решения в условиях запрограммированного метода.

4. Объем требований, предъявляемых методом к кругу реализуемых задач (насколько естественными являются требования метода к решаемым задачам).

5. Ширина класса решаемых задач.

Уровни оценки критериев:

· Слабый.

· Средний.

· Сильный.

Рассмотренные в работе методы были оценены по приведенным выше критериям. Результаты оценки приведены в таблице 2.

Таблица 2 - Результаты оценки альтернатив

	Доступность	Трудоемкость выполнения	Трудоемкость подготовки информации	Объем требований	Ширина класса решаемых задач	Сумма баллов	Эффективность по ПРИНН
Группа значимости	3	1	2	1	3	-	-
АНР	3	1	2	3	3	12	63
MAUT	2	2	2	3	3	12	58
ШНУР	3	1	3	3	3	13	96

Рисунок 1 - Гистограмма результатов сравнения методов

Отметим особенности сравнения.

Наиболее доступным и понятным методом является метод ШНУР, методы MAUT и АНР требуют несколько большего внимания для понятия сути.

По критерию трудоемкость выполнения вручную и программирования метода, АНР и ШНУР требуют меньше усилий для реализации по сравнению MAUT.

В условиях уже запрограммированного метода для подготовки информации наименее требовательными являются методы MAUT и АНР.

По степени близости представления задачи к реальности, все рассмотренные методы получили наивысшие оценки.

По критерию ширина класса решаемых задач также все методы получили наивысшие оценки.

Проанализировав результаты анализа методов можно сделать вывод, что наиболее эффективным является метод ШНУР. Однако, основным его недостатком является трудоемкость получения личных предпочтений ЛПР - опрос ЛПР о достоинствах и недостатках альтернатив.

1.4 Постановка задачи исследования

Результатом неодинаковой адаптации регионов к новым рыночным условиям и значительного уменьшения объемов государственной поддержки явилось то, что при наличии резко отстающих субъектов Российской Федерации, абсолютное большинство регионов оказалось в группе, где отдельные показатели социально-экономического развития стабилизировались, а по некоторым из них даже можно говорить о тенденции к росту, но, тем не менее, в целом не представляется возможным осуществить адекватную комплексную оценку и последующий прогноз социально-экономического потенциала региона. Резкая межрегиональная дифференциация имеет своим неизбежным следствием расширение числа отстающих регионов, ослабление механизмов межрегионального экономического взаимодействия и нарастание межрегиональных противоречий, что значительно затрудняет проведение единой общероссийской политики социально-экономических преобразований в целом, так и проведение процедуры комплексной оценки социально-экономического потенциала регионов в частности.

ЦЕЛЬ:

Создание инструмента позволяющего провести комплексную оценку социально-экономических объектов с помощью методов принятия решений.

Для достижения этой цели необходимо решить следующие ЗАДАЧИ:

1. Проанализировать методы принятия решений и выявить наиболее эффективный;

2. Выявить недостатки и предложить модификацию метода;

3. Реализовать программный комплекс;

4. Разработать представляющую практический интерес задачу принятия решений;

5. Исследовать эффективность Модифицированного метода ШНУР (ММШ) на примере решения разработанной задачи;

6. Исследовать частоту необходимости корректировок ЛПР в ММШ;

7. Исследовать важность критериев в задаче для получения результата.

1.5 Методы исследования

· Методы принятия решений;

· Методы проектирования ИС;

· Методы программирования.

Выводы по главе

В данной главе была рассмотрена специфика вербальных методов принятия решений, их классификация. Также было дано краткое описание основных методов анализа, проведено сравнение этих методов по разработанным критериям и выявлен наиболее эффективный метод принятия решений, им оказался метод ШНУР. Далее была сформулирована цель, и поставлены задачи для ее достижения.

2. Математическая модель и исходные данные

2.1 Математическая модель метода ШНУР

К_max - критерии которые нужно максимизировать;

К_min - критерии, которые нужно минимизировать;

А- множество оценок q-го критерия;

разность альтернатив по критерию;

сумма разностей альтернатив по критериям.

(5)

, (6)

. (7)

2.2 Основные предположения метода ШНУР

В основу метода положены следующие предположения о возможностях ЛПР:

* ЛПР может сравнивать по предпочтительности две многокритериальные альтернативы, отличающиеся оценками только по двум критериям;

* ЛПР может сравнивать по предпочтительности две альтернативы, отличающиеся по большему, чем два, числу критериев, если при этом одна альтернатива предпочтительнее другой по одному критерию и уступает ей не более чем по трем критериям.

При попарных сравнениях ЛПР может давать один из трёх возможных ответов:

1. Альтернатива A предпочтительнее альтернативы B.

2. Альтернатива B предпочтительнее альтернативы A.

3. Альтернативы A и B одинаково предпочтительны.

Сделанные предположения о возможностях ЛПР имеют следующие обоснования.

Первое предположение многократно проверялось при применении методов семейства ЗАПРОС. Оказалось, что люди достаточно последовательны и непротиворечивы при выполнении данной операции. В экспериментах наблюдались 2-6 противоречий при 50-60 сравнениях.

Второе предположение подвергалось проверке в работе. Предполагается, что при независимости критериев сравнение предпочтительной оценки одной альтернативы с двумя-тремя предпочтительными оценками другой альтернативы не создает чрезмерной нагрузки на кратковременную память. Получила подтверждение гипотеза о том, что ЛПР может последовательно и непротиворечиво сравнивать объекты, отличающиеся оценками по трем критериям. Основываясь на этих предположениях, предлагается процедура попарного сравнения двух многокритериальных альтернатив на основе принципа парной компенсации, когда недостатки одной альтернативы пытаются уравновесить недостатками другой и в результате определяют, какая же из двух альтернатив обладает меньшими недостатками или большими достоинствами.

2.3 Формальный анализ

Основная цель формального анализа множества альтернатив, состоит в выявлении потенциально лучшей альтернативы, которая является как бы эталоном для ЛПР при попарном сравнении с другими альтернативами. Конечно, можно предъявить список альтернатив ЛПР и попросить его указать предположительно лучшую альтернативу. Однако, известно, что при достаточно большом числе альтернатив и критериев такая задача слишком сложна для него. Ошибки в ее решении могут привести к большому числу дополнительных сравнений. Поэтому предлагается определять потенциально лучшую альтернативу формальным способом. Конечно, на этапе формального анализа мы ещё ничего не знаем о предпочтениях ЛПР, о важности для него тех или иных оценок по критериям. Однако, даже при этих условиях формальный анализ может заострить внимание ЛПР на альтернативе, которая в чем-то превосходит каждую из остальных. Компьютерный анализ проблемы осуществляется без участия ЛПР. При проведении анализа предполагается равная важность критериев. Формальный анализ состоит из двух этапов:

Первый этап заключается в попарном сравнении всех альтернатив, выполняемом компьютером по следующему алгоритму:

1) Осуществляется нормировка оценок альтернатив в каждой паре сравниваемых альтернатив:

· для всех количественных шкал находится среднее значение по оценкам двух альтернатив;

· для качественных шкал: берутся номера качественных оценок и по ним находится «средний» (искусственный) номер;

· если по критерию требуется max, то оценка альтернативы делится на среднюю; если требуется min, то средняя делится на оценку.

2) Для каждой из двух альтернатив подсчитывается сумма баллов, полученных таким образом, победителем является альтернатива, имеющая наибольшую сумму.

Второй этап состоит в подготовке последовательности опроса ЛПР с целью выявления его предпочтений.

Этот этап также выполняется компьютером без участия ЛПР.

- на основании принципа де Кондорсе выбирается альтернатива, которая наибольшее число раз, побеждает при парных сравнениях на этапе 1. Она объявляется потенциально лучшей (ПЛА);

- все альтернативы, неоптимальные по Парето, исключаются из рассмотрения;

- остальные альтернативы упорядочиваются по величине формального отличия от ПЛА: от большой (более явное превосходство) к малой, чтобы обеспечить постепенное возрастание трудности сравнений для ЛПР. Итак, целью формального анализа является подготовка совокупности вопросов к ЛПР, которая позволяет:

· обеспечить минимальную нагрузку для ЛПР, наименьшее предполагаемое число вопросов;

· обеспечить постепенное возрастание трудности вопросов;

· обеспечить максимально возможное использование информации от ЛПР.

2. 4 Пример применения метода ШНУР

2.4.1 Исходные данные

Для стран Восточной Европы, ставших на путь реформ, высоко актуальными являются проблемы выбора наилучшего объекта для инвестиций: покупка здания для его реконструкции и последующей продажи, размещение торговых центров и т.д. Приведём более подробный пример одной из таких задач. Для наглядности ограничимся небольшим количеством альтернатив, хотя рассматриваемый метод способен работать и с большим их числом.

Пусть существует четыре альтернативы, и их необходимо сравнить по семи критериям. Альтернативы, критерии и оценки по этим критериям занесены в таблицу 3. В таблице 3 также указано желательное направление изменения оценок по каждому из критериев (max или min).

Метод позволяет использовать как количественные, так и качественные оценки по критериям.

Таблица 3 - Пример постановки задачи для метода ШНУР

Критерии и направление	Вар1	Вар2	Вар3	Вар4
Количество мест для парковки, max	400	300	250	150
Наличие конкурентов, min	1, Мало	5, Много	3, Средне	5, Много
Плотность населения в радиусе 1 км, max	200	4500	6000	7000
Цена места, млн., min	6	16	12	20
Поток общественного транспорта, max	1, Низкий	3, Средний	5, Высокий	7, Очень высокий
Видимость с главной улицы, max	5, Хорошая	5, Хорошая	3, Средняя	1, Плохая
Инфраструктура, max	3, Средняя	3, Средняя	5, Хорошая	7, Очень хорошая

Фирма ищет место для постройки крупного универсального магазина. Предварительный анализ показал, что имеется четыре возможных места постройки (Вар 1 - Вар 4). При решении задачи выбора правление фирмы решило руководствоваться следующими критериями: цена места, плотность населения в радиусе 1 км, наличие конкурентов, инфраструктура связей, количество мест для парковки автомашин, доступность места при помощи общественного транспорта и заметность магазина с ближайшей крупной улицы. Заранее намеченные варианты были оценены экспертами, причем использовались либо шкалы оценок в натуральных единицах, либо вербальные оценки.

2.4.2 Расчет ПЛА

Первым шагом является выявление потенциально лучшей альтернативы (ПЛА). Этот шаг выполняется компьютером без участия ЛПР.

1. Вербальные оценки каждой альтернативы переводятся в баллы.

2. Для каждой пары сравниваемых альтернатив А_i и A_j вычисляется их нормализованные оценки в паре по каждому количественному и качественному критерию K_q, по формулам (1-5).

3. Для каждой пары сравниваемых альтернатив А_i и A_j вычисляется разность их нормализованных оценок (6) по каждому критерию K_q. Лучшей считается альтернатива, имеющая большую сумму (7).

4. Лучшей из множества альтернатив, считается альтернатива, которая побеждает все остальные при парных сравнениях. Она объявляется потенциально лучшей альтернативой (ПЛА).

Для нашего примера результаты формального анализа представлены в таблицах 4-7.

Таблица 4 - Сравнение альтернатив 1 и 2.

Критерии	К1	К2	К3	К4	К5	К6	К7
Вар 1	400	1	200	6	1	5	3
Вар 2	300	5	4500	16	3	5	3
Оценка a1(2)	1.14	1.67	0.09	1.45	0.5	1	1
Оценка a2(1)	0.86	0.33	1.91	0.55	1.5	1	1
Разность	0.28	1.34	-1.83	0.9	-1	0	0

Просуммировав разности сравниваемых альтернатив по критериям, получим их сумму. Значение суммы разностей D=-0.3. Т.к. сумма отрицательна, можно сделать вывод о том, что в данном сравнении победила альтернатива 2.

Таблица 5 - Сравнение альтернатив 1 и 3

Критерии	К1	К2	К3	К4	К5	К6	К7
Вар 1	400	1	200	6	1	5	3
Вар 3	250	3	6000	12	5	3	5
Оценка a1(3)	1.23	0.5	1.93	1.34	0.33	1.25	0.75
Оценка a3(1)	0.77	1.5	0.07	0.66	1.67	0.75	1.25
Разность	0.46	1	1.86	0.68	-.133	0.5	-0.5

Сумма разностей D=0.67, что означает победу альтернативы 1.

Проведя, таким образом, попарное сравнение всех альтернатив, и подсчитав количество выигранных сравнений, я получил таблицу.

Таблица 6 - Результаты сравнений альтернатив

	А1	А2	А3	А4
А1		0	1	1
А2	1		0	0
А3	1	1		1
А4	0	0	0

Таблица 7 - Количество выигранных сравнений

Вариант	А1	А2	А3	А4
Число выигранных сравнений	2	1	3	0

Проанализировав результаты сравнений можно сделать вывод о том, что ПЛА является альтернатива 3. Остальные альтернативы упорядочиваем по убыванию величины их формального отличия от ПЛА: альт1, альт2, альт4.

2.4.3 Диалог ЛПР-СППР

В ходе диалога ЛПР и компьютерной СППР производится выявление его предпочтений на основе сравнений пар альтернатив, предъявляемых ЛПР по очереди, начиная с пар, в которых ПЛА предположительно имеет большее превосходство. В диалоге можно выделить два этапа.

Подготовка сравнений альтернатив. На этом этапе ЛПР просматривает предъявляемые оценки всех альтернатив и отвечает на следующие вопросы:

- «Нет ли среди оценок таких, которые мало отличаются между собой и при парном сравнении могут рассматриваться как почти одинаковые?». В нашем примере программа указала бы для ЛПР значения альтернатив 2 и 3 по критерию «число мест для парковки». Объединение близких оценок позволит уменьшить количество вопросов к ЛПР

- «Нет ли среди оценок альтернатив таких, которые характеризуются недопустимо малым качеством по некоторому критерию, что позволяет сразу исключить альтернативу из рассмотрения?». В рассматриваемом примере программа указала бы для ЛПР значение альтернативы 1 по критерию «плотность населения». Исключение альтернатив с некомпенсируемым недостатком, также позволит уменьшить количество вопросов к ЛПР.

Парные сравнения альтернатив. На этом этапе ЛПР последовательно выполняет парные сравнения ПЛА с альтернативами, оставшимися после предыдущего этапа. Перед сравнением пар альтернатив компьютер определяет последовательность задаваемых вопросов. Далее ЛПР предлагается сравнить достоинство одной альтернативы с одним или несколькими недостатками второй. Если удастся доказать, что при всех сравнениях оценки альтернативы Аi не уступают оценкам альтернативы Aj, а хотя бы при одном сравнении Ai лучше Aj, то превосходство Ai очевидно.

Для каждой сравниваемой пары альтернатив производится нормализация оценок в паре, и критерии упорядочиваются по мере убывания формального превосходства ПЛА в этой паре. Рассмотрим случай сравнения альтернатив 1 и 2. Упорядочим критерии по величинам не нулевых значений разности (2). Упорядоченные критерии отложим на специальной шкале. Слева указываются достоинства альтернативы, справа ее недостатки рисунок 1.

Рисунок 1 - Шкала Нормализованных Упорядоченных Различий

ЛПР предлагается сравнить достоинство альтернативы А1 по критерию 2, с недостатком по критерию 3. Затем достоинство по критерию 4, с недостатком по критерию 5.

После того, как ЛПР ответит на все вопросы и сравнит все альтернативы по и достоинствам и недостаткам результаты сравнений представляются на экране компьютера.

2.5 Модифицированный метод ШНУР

Совместно с научным руководителем, была разработана и предложена модификация метода ШНУР (ММШ), с помощью которой удалось избавиться от основного недостатка метода, который заключался в огромном объеме задаваемых вопросов ЛПР при проведении сравнений с большим количеством альтернатив и критериев.

В основе модификации, лежит отказ от попарного сравнения всех альтернатив между собой. Предлагается после выявления ПЛА (п. 2.4.2) показать ЛПР ранжирование альтернатив после упорядочивания по убыванию величины их формального отличия от ПЛА. Затем ЛПР необходимо решить, согласен ли он с предложенным порядком альтернатив. Если да то этот порядок и будет решением задачи, рейтинг сформирован, иначе ему необходимо выявить пару альтернатив, положение которых, по его мнению, не соответствует реальному. Тогда именно для этих альтернатив начинается опрос по Ларичеву [1] (п. 2.4.3), с целью выявления его предпочтений. В зависимости от результата положение альтернатив меняется либо нет. После опроса, ЛПР предлагается найти другую пару, если таковых нет - рейтинг сформирован.

2.6 Состав исходных данных

Основными исходными данными для модели являются:

· альтернативы;

· критерии;

· оценки альтернатив;

· мнение ЛПР о ценностях критериев.

ЛПР вводит альтернативы, из которых необходимо выделить лучшую, критерии, по которым, по мнению ЛПР, можно провести наиболее эффективное сравнение, оценки альтернатив по этим критериям. Затем после обработки сравнения и определения порядка вопросов компьютером, ЛПР предполагается сравнить ценности критериев для каждой пары альтернатив. Считается, что ЛПР имеет свои личные предпочтения, на основе которых и выявляется лучшая альтернатива.

Выводы по главе

В данной главе была представлена математическая модель вербального метода принятия решений ШНУР, указаны основные понятия и определения метода, переменные, используемые в методе. Также метод был подробно рассмотрен на конкретном примере, показан полный алгоритм действий ЛПР и СППР для выявления лучшей альтернативы. Предложена модификация метода, показаны основные положения нового метода.

3. Разработка программного обеспечения

3.1 Разработка информационных систем

Информационная система - совокупность технического, программного и организационного обеспечения, предназначенная для того, чтобы своевременно обеспечивать надлежащих людей надлежащей информацией. Информационная система отражает правила, организуя и преобразуя информационные потоки, автоматизирует процессы работы с данными и информацией и визуализирует результаты в виде наборов отчетных форм.

Первым этапом создания является разработка бизнес-модели объекта внедрения, являющаяся отображением его информационно-управляющей системы. С помощью данной бизнес-модели можно максимально конкретизировать параметры проекта:

· основные цели, которые можно достичь посредством автоматизации процессов;

· перечень участков и последовательность внедрения модулей ИС;

· фактическая потребность в объемах программного и аппаратного обеспечения;

...