Далее для каждой пары альтернатив по каждому критерию проверяется наличие ситуации вето.

Если индекс согласия SO(X_i,X_k) выше или равен заданному уровню согласия s, то между альтернативами X_i и X_k возникает отношение X_iSX_k (т.е. альтернатива X_i «не хуже чем» X_k). Если хотя бы по одному критерию между альтернативами существует ситуация вето, то отношение S между ними возникнуть не может.

Плюсы и минусы метода ELECTRE IS

Данный метод является развитием метода ELECTRE Iv, он предоставляет более точную оценку альтернатив по каждому критерию (с помощью введения границ безразличия и границ предпочтения), но все же его точности недостаточно для полноценной поддержки принятия решений.

Алгоритм метода ELECTRE II

Дополнительные условные обозначения

Уровни согласия s¹ и s². В методе ELECTRE II применяются два уровня согласия для определения двух порядков ранжирования альтернатив. Для определения отношения предпочтения S для первого порядка применяется уровень согласия s¹, а для второго уровень s². Во втором порядке ранжирования альтернатив учитываются как «слабые», так и «сильные» отношения предпочтения (S²), а в первом порядке остаются только самые «сильные» отношения предпочтения (S¹), в которых эксперты выражают большую уверенность. Для того чтобы второй порядок ранжирования включал «слабые и сильные» отношения предпочтения следует задавать уровень согласия s¹ больше, чем s². Это необходимо, так как чем меньше уровень согласия, тем ниже требования к величине индекса согласия для определения отношения S между альтернативами. Уровни согласия s¹ и s² задаются экспертно.

Метод ELECTRE II основан на методе ELECTRE Iv и расширяет его возможности, позволяя осуществлять полное ранжирование благодаря использованию процедуры дистилляции альтернатив [2]. Согласно процедуре дистилляции, наилучшей альтернативой считается та, которая предпочитается наибольшему количеству альтернатив, а наихудшей альтернативой та, которая предпочитается наименьшему количеству альтернатив.

Процедура ранжирования альтернатив методом ELECTRE II базируется на последовательном сравнении каждой пары альтернатив. Для каждой пары альтернатив производится расчет индекса согласия и проверка ситуации вето аналогично методу ELECTRE Iv.

Если индекс согласия SO(X_i,X_k) выше или равен заданному уровню согласия s¹, то между альтернативами X_i и X_k возникает отношение X_iS¹X_k (т.е. альтернатива X_i не хуже X_k). Если хотя бы по одному критерию между альтернативами возникает ситуация вето, то отношение S¹ между ними возникнуть не может.

Если индекс согласия SO(X_i,X_k) выше или равен заданному уровню согласия s², то между альтернативами X_i и X_k возникает отношение X_iS¹X_k (т.е. альтернатива X_i не хуже X_k). Если хотя бы по одному критерию между альтернативами возникает ситуация вето, то отношение S² между ними возникнуть не может.

Заключительным этапом ранжирования альтернатив с использованием метода ELECTRE II является процедура дистилляции альтернатив.

Если несколько альтернатив имеют ранг 1 и не могут быть проранжированы с помощью процедуры дистилляции, то они формируют множество N, в котором все альтернативы считаются равнозначными. Если ЛПР необходимо проранжировать множество N, то между альтернативами в данном множестве определяется отношение предпочтения S². Процедура определения отношения предпочтения S² аналогична процедуре, используемой для определения отношения предпочтения S¹. Однако для ее применения используется уровень согласия s². Таким образом, между альтернативами возникает отношение S² если индекс согласия выше или равен заданному уровню согласия s².

Далее проводиться процедура дистилляции альтернатив, входящих в множество N, с использованием отношения S². Процедура дистилляции аналогична применяемой для отношения S¹.

Так как уровень согласия s¹ > s², то отношение предпочтения S² позволяет ЛПР выявить более «слабые» отношения предпочтения. Такие отношения предпочтения могут помочь ЛПР сделать выбор между альтернативами, которые считаются равнозначными исходя из ранжирования с использованием отношения предпочтения S¹.

Плюсы и минусы метода ELECTRE II

Данный метод является развитием метода ELECTRE Iv, он предоставляет результат для двух индексов согласия, что позволяет проанализировать используемые и полученные в ходе решения задачи данные. Также в этом методе проводится процедура дистилляция альтернатив, которая будет использоваться дальнейших методах. Метод ELECTRE II не способен оказать полноценную поддержку принятия решений из-за низкой точности оценки альтернатив.

Алгоритм метода ELECTRE III

Новые условные обозначения

индекс согласия SO_l(X_i,X_k) между альтернативами X_i и X_k по критерию l. Общее отношение предпочтения PR.

Граница отношения предпочтения л -- значение PR, которое ЛПР считает минимально достаточным для определения отношения S между двумя альтернативами.

NE_l(X_i,X_k) -- индекс несогласия по каждому критерию l.

ND(X_i,X_k) -- общее отношение нон-несогласия.

Высокая точность ранжирования метода ELECTRE III достигается благодаря возможности использования нескольких псевдокритериев (см. метод ELECTRE IS) и процедуре дистилляции альтернатив (см. метод ELECTRE II). Использование псевдокритериев позволяет учесть неструктурированные данные при ранжировании альтернатив, а процедура дистилляции -- присвоить каждой альтернативе свой ранг.

Процедура ранжирования альтернатив методом ELECTRE III базируется на последовательном сравнении каждой пары альтернатив.

Индекс согласия по критерию l может принимать значение от 0 до 1. Если SO_l(X_i,X_k) = 1, то «X_i строго лучше X_k по критерию l»; если SO_l(X_i,X_k) принимает значения в пределах 0 до 1, имеем «нестрогое предпочтение»; если SO_l(X_i,X_k) = 0 -- нет предпочтения.

Далее вычисляется индекс несогласия NE_l(X_i,X_k) по каждому критерию l. Индекс несогласия NE_l(X_i,X_k) может принимать значение от 0 до 1. Значение 0 означает: «нет оснований полагать, что альтернатива X_i хуже альтернативы X_k по критерию l» Если индекс несогласия NE_l(X_i,X_k) принимает значения в пределах от 0 до 1 -- «существуют основания полагать, что альтернатива X_i хуже альтернативы X_k». Если NE_l(X_i,X_k)= 1, то критерий l накладывает вето на утверждение, что альтернатива X_i лучше, чем X_k. Оценить, насколько одна альтернатива лучше другой по всем критериям используется общий индекс согласия где Z_l -- веса критериев.

Если C(X_i,X_k)= 1, то альтернатива X_i имеет строгое предпочтение альтернативе X_k по всем критериям, если C(X_i,X_k)= 0 --нет оснований полагать, что альтернатива X_i лучше альтернативы X_k.

Для того чтобы оценить насколько одна альтернатива хуже другой по всем критериям используется общее отношение нон-несогласия ND(X_i,X_k).

Общее отношение нон-несогласия может принимать значение от 0 до +?. Если ND(X_i,X_k)= 0, то как минимум один критерий накладывает вето на утверждение что альтернатива X_i лучше чем X_k. Если отношение нон-несогласия стремится к +?, то по всем критериям SO(X_i,X_k) = 1. Соответственно, чем меньше значение общего отношения нон-несогласия ND(X_i,X_k), тем меньше оснований утверждать, что альтернатива X_i хуже, чем X_k.

Для того чтобы определить наличие отношения S между двумя альтернативами, требуется одновременно учесть два основных аспекта сравнения: отношение согласия и отношение нон-несогласия. Учет отношения согласия и нон-несогласия реализует величина общего отношения предпочтения PR по соответствующей паре альтернатив.

PR принимает значение от 0 до +?, PR = 0 в том случае, если как минимум 1 критерий накладывает вето на утверждение, что альтернатива X_i лучше, чем X_k (ND(X_i,X_k) =0) и/или нет оснований полагать, что альтернатива X_i лучше альтернативы X_k ни по одному из критериев (C(X_i,X_k) = 0). Согласно методу ELECTRE III, альтернатива X_i считается «не хуже чем» X_k, если значение PR(X_i,X_k) не меньше границы отношения предпочтения л. Чем выше л, тем выше «строгость» ранжирования альтернатив. Заключительным этапом ранжирования альтернатив с использованием метода ELECTRE III является процедура дистилляции альтернатив (см. метод ELECTRE II).

Плюсы и минусы метода ELECTRE III

Данный метод совмещает методы ELECTRE IS и ELECTRE II, он предоставляет высокую точность сравнения альтернатив, а также проводит их последующую дистилляцию. ELECTRE III используется в тех случаях, когда в задаче присутствует только одна проблемная ситуация и один эксперт. Он позволяет получить высокую точность при оценке альтернатив.



Алгоритм метода ELECTRE EX

Новый метод ELECTRE EX был разработан для расширения возможностей методов семейства ELECTRE. В качестве основы для его разработки был использован метод ELECTRE III, так как он предоставляет полное ранжирование и обеспечивает широкие возможности для анализа неструктурированных данных. Для того чтобы учесть мнения нескольких экспертов и вероятность возникновения разных проблемных ситуаций метод ELECTRE III был дополнен процедурой усреднения оценок альтернатив, заданных разными экспертами в различных ситуациях. Процедура усреднения была разработана с использованием принципа большинства.

Алгоритм метода ELECTRE EX состоит из двух этапов:

· Усреднение оценок альтернатив, заданных разными экспертами в различных ситуациях

· Применение метода ELECTRE III для ранжирования альтернатив

В качестве входных данных для применения метода ELECTRE EX используются:

1. Множество альтернатив X_i, i = 1,2,3… I

2. Множество критериев K_l, l = 1,2,3… L

3. Множество проблемных ситуаций j, j =1,2,3… J

4. Вероятности появления проблемных ситуаций, P_j - вероятность появления ситуации j

5. Множество экспертов d, d = 1,2,3… D

6. Коэффициенты компетентности экспертов, W_d - коэффициент компетентности d-ого эксперта

7. Матрицы критерий-альтернатива, сформированные каждым экспертом для каждой проблемной ситуации. Элементами матриц являются оценки альтернатив по критериям, выставленные определенным экспертом в определенной ситуации. Оценка i-ой альтернативы по l-му критерию, выставленная d-ым экспертом для проблемной ситуации j обозначается .

8. Коэффициенты значимости критериев Z_l, l=1,2,3… L, причем

9. Направление каждого критерия

10. Вето граница v_l для каждого критерия (см. метод ELECTRE Iv)

11. Граница предпочтения p_l для каждого критерия (см. метод ELECTRE IS)

12. Граница безразличия q_l для каждого критерия (см. метод ELECTRE IS)

13. Граница отношения предпочтения л (см. метод ELECTRE III)

Этап 1. Подготовка усредненной матрицы критерий-альтернатива с использованием метода большинства

Основной целью применения принципа большинства является усреднение всех матриц критерий-альтернатива (сформированных разными экспертами для разных проблемных ситуаций) и создание единственной усредненной матрицы, которая содержит усредненные оценки альтернатив по всем критериям. Данная матрица содержит усредненные оценки альтернатив, которые обозначаются _.

Этап 2. Ранжирование альтернатив с использованием метода ELECTRE III

Для ранжирования альтернатив с использованием метода ELECTRE EX применяется процедура метода ELECTRE III. В качестве входных данных используется стандартный набор параметров для метода, а также новая матрица критерий-альтернатива, оценки в которой формируются из агрегированных оценок, полученных на предыдущем этапа. В результате применения метода ELECTRE EX формируется полное ранжирования альтернатив, которое предоставляется ЛПР. Данное ранжирование обладает повышенной точностью по сравнению с более ранними методами семейства благодаря анализу различных проблемные ситуации и мнений нескольких экспертов.

В результате комбинирования методов большинства и ELECTRE III был разработан новый метод ELECTRE EX, который сочетает принцип большинства для усреднения оценок альтернатив, заданных отдельными экспертами в различных ситуациях, и принцип РУА для согласования оценок альтернатив по отдельным признакам. Благодаря возможности анализа нескольких проблемных ситуаций, а также использованию псевдокритериев метод ELECTRE EX позволяет проводить точный анализ альтернатив с использованием неструктурированных экспертных оценок. Разработанный метод также позволяет проводить групповой анализ альтернатив несколькими экспертами, которые могут обладать различным уровнем компетентности.

Плюсы и минусы метода ELECTRE EX.

Данный метод является развитием метода ELECTRE III для использования его в тех случаях, когда в задаче присутствует несколько проблемных ситуация и несколько экспертов. Сам метод анализирует исходные данные и на их основании строит матрицу критерий-альтернатива, после чего задача решается методом ELECTRE III. ELECTRE EX позволяет получить высокую точность при оценке альтернатив.



Глава 3

Описание программного обеспечения СППР «ELECTRE»

Для информатизации методов семейства ELECTRE была создана специализированная программная система -- СППР «ELECTRE», реализованная на объектно-ориентированном языке C# с помощью среды разработки Microsoft Visual Studio 2012.

Программная система включает в себя 12 классов, отвечающих как за работу с интерфейсом, так и непосредственную работу с математическими алгоритмами (Рис. 1). Класс Program является базовым классом проекта, он инициализирует работу самой программы. Класс OneElement описывает одну конкретную альтернативу, а также все возможные функции для работы с ней (в основном это определение коэффициентов, таких как индексы согласия и несогласия по критериям). Он включает в себя массив объектов класса RelationWithOtherElement, который показывает отношения этой конкретной альтернативы с другими альтернативами, присутствующими в задаче. Остальные классы реализуют обработку входных данных и работу с интерфейсом.

Рисунок 1. Список классов.

На Рис. 2. представлена диаграмма взаимосвязей программного комплекса, построенная с помощью встроенного инструмента Microsoft Visual Studio 2012, показывающая отношения между отдельными классами.



Рисунок 2. Диаграмма взаимосвязей классов программного комплекса.

Класс Program инициализирует работу программы, после этого открывается форма выбора одного из методов (класс ChooseMethodClass): классы ELECTRE_I, ELECTRE_Iv, ELECTRE_IS, ELECTRE_II, ELECTRE_III. В этих классах происходит обработка входной информации, выполняется работа с объектами класса OneElement, которые, в свою очередь, обращаются к классу RelationWithOtherElement. После этого происходит считывание информации из уже созданных ранее объектов класса OneElement и операции с классом RelationWithOtherElement (ранжирование альтернатив, считывание индексов согласия и несогласия). Далее пользователю выводится результат (классы ResultForElectre_I_IS, ResultForElectreII, ResultForElectreIII - в зависимости от выбранного метода). Представленный на диаграмме блок “Внешние” показывает библиотеки, используемые в программном комплексе.

Пример работы программы

При открытии программы пользователю будет необходимо выбрать метод из выпадающего списка, который будет использован в дальнейшем.



Рисунок 3. Начальное окно выбора метода

Пример работы метода ELECTRE I

Для работы метода необходимо ввести начальные данные - указать количество критериев и альтернатив, заполнить матрицу критерий-альтернатива, указать вес критерия, направление критерия, индекс согласия и несогласия.

Рисунок 4. Ввод данных

В результате работы метода программа выдает 3 таблицы - индексы согласия, индексы согласия, а также отношения предпочтения.

Рисунок 5. Результаты



Пример работы метода ELECTRE Iv

Для работы метода необходимо ввести начальные данные - указать количество критериев и альтернатив, заполнить матрицу критерий-альтернатива, указать вес критерия, вето-порог, направление критерия и индекс согласия.

Рисунок 6. Ввод данных

В результате работы метода программа выдает 3 таблицы - индексы согласия, ситуации вето, а также отношения предпочтения.

Рисунок 7. Результаты

Пример работы метода ELECTRE IS

Для работы метода необходимо ввести начальные данные - указать количество критериев и альтернатив, заполнить матрицу критерий-альтернатива, указать вес критерия, вето-порог, границы безразличия и предпочтения, направление критерия и индекс согласия.



Рисунок 8. Ввод данных

В результате работы метода программа выдает 3 таблицы - индексы согласия, ситуации вето, а также отношения предпочтения.

Рисунок 9. Результаты

Пример работы метода ELECTRE II

Для работы метода необходимо ввести начальные данные - указать количество критериев и альтернатив, заполнить матрицу критерий-альтернатива, указать вес критерия, вето-порог, направление критерия и два индекса согласия.

Рисунок 10. Ввод данных



В результате работы метода программа выдает 4 таблицы - индексы согласия, ситуации вето, а также отношения предпочтения по первому и второму индексу согласия (включают в себя резульаты ранжирования альтернатив).

Рисунок 11. Результаты

Пример работы метода ELECTRE III

Для работы метода необходимо ввести начальные данные - указать количество критериев и альтернатив, заполнить матрицу критерий-альтернатива, указать вес критерия, вето-порог, границы отношения и безразличия, направление критерия и границу отношений предпочтения.

Рисунок 12. Ввод данных

В результате работы метода программа выдает 5 таблиц - общий индекс согласия, общий индекс несогласия, индекс согласия по критериям, индекс несогласия по критериям, отношения предпочтения (включает в себя результаты ранжирования альтернатив).



Рисунок 13. Результаты

Пример работы метода ELECTRE EX

Для работы метода необходимо ввести начальные данные - указать количество экспертов, проблемных ситуаций, критериев и альтернатив.

Рисунок 14. Ввод начальных данных об экспертах и ситуациях

Далее необходимо заполнить матрицы критерий - альтернатива для каждого эксперта в каждой ситуации, а также указать компетентность экспертов и вероятность появления ситуаций.

Рисунок 15. Ввод данных от каждого эксперта по каждой ситуации

В результате будет сформирована итоговая матрица критерий - альтернатива. Необходимо ввести вес критерия, вето-порог, границы безразличия и предпочтения, направление критерия и границу отношения предпочтения.

Рисунок 16. Полученная матрица “Критерий-альтернатива” и ввод остальных данных

В результате работы метода программа выдает 5 таблиц - общий индекс согласия, общий индекс несогласия, индекс согласия по критериям, индекс несогласия по критериям, отношения предпочтения (включает в себя ранжирование).

Рисунок 17. Результаты

Выбор платформы бизнес-интеллекта для компании с применением метода ELECTRE III

Для проверки работоспособности программы поставим и решим задачу выбора платформы бизнес-интеллекта. Для постановки задачи были использованы материалы статьи «Mаgic Quаdrаnt for Business Intelligence аnd Аnаlytics Plаtforms» [13]. На основании полученной информации были разработаны альтернативы и критерии для сравнения business intelligence продуктов, а также составлена таблица с оценками каждого продукта по каждому критерию, заданные автором работы.

Для проверки работоспособности программы был выбран метод ELECTRE III. Для постановки задачи принятия решения прежде всего формируется список альтернатив - вариантов платформ бизнес-интеллекта.

Альтернативы: Аlteryx, Birst, Boаrd Internаtionаl, Dаtаwаtch, GoodDаtа, IBM, Informаtion Builders, Logi Аnаlytics, Microsoft, MicroStrаtegy, OpenText (Аctuаte), Orаcle, Pаnorаmа, Pentаho, Prognoz, Pyrаmid Аnаlytics, Qlik, Sаlient Mаnаgement Compаny, SАP, SАS, Tаbleаu, Tаrgit, Tibco Softwаre, Yellowfin.

Затем формулируются критерии для сравнения платформ бизнес-интеллекта:

1. Возможность децентрализованного и централизованного развертывания - продукт может быть рассчитан на централизованную или децентрализованную сеть. Этот критерий показывает, насколько продукт может успешно работать и в том, и в другом случае.

2. Графическое представление, отчеты - возможность строить различные отчеты, графики, диаграммы и т.д.

3. Цена - стоимость покупки и поддержки работоспособности продукта.

4. Простота - легкость в освоении продукта, интуитивно понятный интерфейс, возможность осуществления быстрого перехода именно на эту платформу с какой-либо другой.

5. Совместимость с другим программным обеспечением - возможность использовать данный продукт совместно с business intelligence платформами других производителей.

6. Качество - стабильность работы программного обеспечения, отсутствие ошибок, поддержка пользователей от производителя.

7. Масштабируемость/вариативность - перспективы развития данного продукта, а также возможность работы с другим программным обеспечением от этой же фирмы производителя.

8. Размер сети - способность продукта работать с большими компьютерными сетями, объемами данных.

9. Обработка данных - способность продукта быстро и качественно обрабатывать аналитические данные, как стандартными средствами (OLАP), так и нестандартными.

10. Облачные технологии - возможность работы продукта с облаками, поддержка, удобство в использовании облаков.

Оценки альтернатив задаются в 5-балльной количественной шкале: 1 - очень плохо, 2 -плохо, 3 - удовлетворительно, 4 - хорошо, 5 - очень хорошо. Исходные данные для решения задачи представлены в таблице 1. В столбцах стоят номера критериев в соответствии с перечнем, приведенным выше.

Таблица 1. Оценки альтернатив по отдельным критериям.

Критерии (номер)	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
Веса критериев	0.2	0.5	0.5	0.4	0.4	0.6	0.5	0.8	1	0.7
Альтерна- тивы
Аlteryx	2	1	2	4	4	4	2	1	3	3
Birst	2	4	3	5	5	3	2	2	2	4
Boаrd Internаtionаl	2	4	4	4	3	3	3	1	2	3
Dаtаwаtch	3	4	3	2	4	3	4	1	5	2
GoodDаtа	2	4	3	3	3	5	2	2	2	5
IBM	4	5	1	3	4	3	3	5	5	3
Informаtion Builders	3	4	3	2	2	3	3	5	4	2
Logi Аnаlytics	1	3	4	3	3	5	3	2	2	2
Microsoft	4	3	5	2	3	1	3	5	2	3
MicroStrаtegy	2	4	4	2	2	2	2	4	4	4
OpenText (Аctuаte)	3	5	3	3	3	3	4	3	2	2
Orаcle	4	3	1	2	3	2	5	5	5	2
Pаnorаmа Softwаre	3	4	3	5	4	5	3	2	3	1
Pentаho	3	4	4	4	3	2	3	2	2	2
Prognoz	2	3	5	5	2	5	3	2	2	2
Pyrаmid Аnаlytics	3	4	3	5	3	4	2	2	3	4
Qlik	3	4	3	3	2	3	2	2	4	1
Sаlient Mаnаgement Compаny	2	3	5	3	2	5	2	1	4	2
SАP	4	3	1	1	3	2	4	5	5	2
SАS	3	4	2	4	3	4	4	3	3	3
Tаbleаu	1	3	3	3	4	3	4	2	3	4
Tаrgit	2	3	3	5	1	4	2	2	3	3
Tibco Softwаre	5	3	3	4	2	2	2	5	4	3
Yellowfin	2	3	4	3	3	1	2	2	3	5

Для ввода в систему исходных данных в окне ввода данных необходимо как указано выше необходимо указать количество критериев и альтернатив (в нашем случае 10 и 24 соответственно). После этого осуществляется ввод данных в таблицу критерии-альтернативы соответствующей размерности, в которой указаны также веса критериев (Рис. 3). Для данного метода дополнительно вводятся следующие параметры: вето-порог, граница безразличия, граница отношения предпочтения. У всех критериев направление оптимизации - максимизация (Рис. 4).

Рисунок 19. Фрагмент таблицы оценок альтернатив по отдельным критериям

Рисунок 20. Фрагмент таблицы параметров



После ввода необходимых данных и нажатия на кнопку “Рассчитать” программа выдает полученный результат в виде нескольких таблиц. Рассмотрим каждую из них.

Первая таблица - таблица общего индекса согласия (Рис. 5). Вторая таблица - таблица общего индекса несогласия (Рис. 6). Эти индексы рассчитываются во всех методах семейства ELECTRE. Однако в текущем методе ELECTRE III они является не основными, на базе которых осуществляется вывод о превосходстве одной альтернативы над другой, а вспомогательными, необходимым для получения коэффициента отношения предпочтения PR (см. главу 1). Третья таблица - таблица индексов согласия по отдельным критериям (Рис. 7). Четвертая таблица - таблица индексов несогласия по отдельным критериям (Рис. 8).

Рисунок 21. Результаты (фрагмент таблицы общего индекса согласия)

Рисунок 22. Результаты (фрагмент таблицы общего индекса несогласия)

Пятая таблица - таблица отношений предпочтения, а также ранжировка альтернатив (Рис. 9). В данной таблице показаны отношения предпочтения одной альтернативы над другой. По горизонтали показана альтернатива, которую мы оцениваем, по вертикали показана альтернатива, относительно которой осуществляется проверка. Если в ячейке стоит символ “S”, значит альтернатива, стоящая в строке, лучше альтернативы, находящейся в столбце. В последнем столбце приведена результирующая ранжировка альтернатив. Чем меньше значение ранга, тем предпочтительнее альтернатива.

В результате работы программы альтернативы были проранжированы следующим образом: IBM> Orаcle>SАP> MicroStrаtegy=Tibco Softwаre>Informаtion Builders>SАS>Pyrаmid Аnаlytics> Dаtаwаtch>Birst=Microsoft=Tаbleаu> GoodDаtа=OpenText (Аctuаte)> Pаnorаmа Softwаre=Prognoz=Sаlient Mаnаgement Compаny> Qlik=Yellowfin> Аlteryx=Boаrd Internаtionаl=Logi Аnаlytics=Pentаho=Tаrgit. Таким образом, наиболее предпочтительный вариант платформы бизнес-интеллекта для предприятия - IBM (знак > означает строгое предпочтение, знак = означает равноценность альтернатив).

Рисунок 23. Результаты (фрагмент таблицы индексов согласия по критериям)

Рисунок 24. Результаты (фрагмент таблицы индексов несогласия по критериям)



Рисунок 25. Результаты (фрагмент таблицы отношений предпочтения и ранжировка)

Для того, чтобы проверить работоспособность программы, поставленная задача была решена в другой системе - Экспертной системе поддержки принятия решений (ЭСППР) с помощью метода, основанного на принципе большинства для согласования оценок вариантов решения, формируемых отдельными экспертами с позиций различных признаков (критериев) в различных проблемных ситуациях, с заданием предпочтений по порядковой шкале (PURr) [14]. В данной системе предусмотрено ограничение на максимально возможное количество альтернатив, равное 20. Поэтому из задачи были исключены следующие варианты решения: Аlteryx, Boаrd Internаtionаl, Logi Аnаlytics, Tаrgit. Эти альтернативы в представленной выше ранжировке находились на последних местах. В результате расчетов в системе ЭСППР были получены следующие результаты: IBM = Dаtаwаtch > Informаtion Builders = Orаcle = Pyrаmid Аnаlytics = SАP = Tаbleаu > Birst = GoodDаtа = SАS = Tibco Softwаre > MicroStrаtegy = OpenText (Аctuаte) = Pentаho > Pаnorаmа Softwаre > Prognoz = Qlik > Microsoft > Sаlient Mаnаgement Compаny = Yellowfin

Полученные двумя методами результаты решения задачи непротиворечивы, что позволяет сделать вывод о работоспособности созданного программного комплекса.



Заключение

В современных условиях эффективное управление представляет собой ценный ресурс организации, наряду с финансовыми, материальными, человеческими и другими ресурсами. Следовательно, повышение эффективности управленческой деятельности с использованием СППР становится одним из ведущих направлений. С дальнейшим ростом объемов информации можно прогнозировать бурный рост рынка СППР, которые будут развиваться в сторону большей прозрачности и адаптивности, а также расширения классов математических методов, используемых для аналитического обоснования решений. Таким образом, создание не имеющей аналогов СППР, использующей методы семейства ELECTRE, является весьма актуальным и имеет большую практическую значимость.

Результаты полученного исследования могут быть в дальнейшем использованы для развития Экспертной системы поддержки принятия решений. В ходе написания дипломной работы автором была разработана многофункциональная программа, позволяющая использовать любой из представленных выше методов семейства ELECTRE. Программа успешно прошла тестирование и является полностью работоспособной.

Также была достигнута основная цель работы - информатизация методов семейства ELECTRE для внедрения их в ЭСППР. Разработанный автором программный код готов для использования в рамках программы ЭСППР с небольшими правками в пределах интерфейса.

Внедрение данных методов в программу ЭСППР значительно расширит её возможности. Благодаря им, станет доступно исследование проблемных ситуаций с помощью уже существующих в системе методов и качественно новых, а также сравнение результатов. В итоге, может быть принято более обоснованное и правильное решение по данной проблеме.



Используемая литература

1. Roy B. The outranking approach and the foundation of ELECTRE methods. // Theory and Decision. 1991. V. 31. P. 49--73.

2. Абдеев П.Ф. Философия информационной цивилизации. - М.: Владос, 1994. 203 с.

3. Абовский Н.П. Творчество: системный подход, законы развития, принятие решений. М.: СИНТЕГ, 1998. 230 с.

4. Авдеев Юрий Валерьевич - магистерская диссертация на тему: аналитическое обоснование инвестиционной привлекательности банков. - 2014

5. Авдулов А.Н., Кулькин А.М. Структура и динамика научно-технического потенциала России. - М.: Эдиториал УРСС, 1996. 96 с.

6. Автоматизация информационных технологий в экономике. / Под ред. Г.А. Титоренко. - М.: ЮНИТИ, 1998. - 400 с.

7. Автоматизация проектирования систем управления. / Под ред. В.А. Трапезникова. М.:Статистика, 1978. 224 с.

8. Автоматизация проектирования экономических информационных систем./ В.М.Жеребин, А.Н.Романов, Б.Е.Одинцов. -М.: Наука, 1988.- 176 с.

9. Автоматизированные информационные технологии в экономике: Учебник. / Под общ. ред. И. Т. Турбина. - М.: Финансы и статистика, 2000. - 324 с.

10. Автоматизированные системы обработки экономической информации./ Под ред. В.С.Рожнова. - М.: Финансы и статистика, 1986.- 272 с.

11. Аглицкий Д.С., Аглицкий И.С. Российский рынок информационных технологий: проблемы и решения. - М.:Ламинфо, 2000. - 208 с.

12. Адаптация в вычислительных системах. Под общ. ред. Л. А. Растригина. - Рига: Зинатне, 1978. - 174 с.

13. Адаптация в системах обработки информации. - Рига: Зинатне, 1977. - 94 с.

14. Адаптивная АСУ производством. - М.: Статистика, 1981.- 205 с.

15. Адаптивные автоматические системы. - М.: Сов. радио, 1972. -184 с.

16. Адаптивные системы и их приложения. Новосибирск: Наука, 1978.217с.

17. Адаптивные системы управления. - ИК АН УССР, 1978. - 302 с.

18. Айвазян С.А., Бежаева З.И., Староверов О.В. Классификация многомерных наблюдений. - М.: Статистика, 1974. - 240 с.

19. Айрапетян С.Г. Возникновение, развитие и основные сферы использования понятия «адаптация». - Ереван, 1984. 240 с.

20. Акофф Р. Искусство решения проблем. М.: Мир, 1982. 290 с.

21. Акофф Р., Эмери Ф. О целеустремленных системах.- М.: Сов. радио, 1974. - 272 с.

22. Алгоритмы оптимизации проектных решений. / Под ред. А. И. Половинкина. - М.: Энергия, 1976. - 264 с.

23. Алферова З.В. Применение методов вычислительной математики в экономических расчетах. М., 1985. 97 с.

24. Антонюк Б.Д. Информационные системы в управлении. - М.: Радио и связь, 1986. - 382 с.

25. Архипова Н. Документационное обеспечение управления. // Проблемы теории и практики управления. 1989. - №4. - С. 82-85.

26. Аткинсон Р., Бауэр Г., Кратере Э. Введение в математическую теорию обучения. - М.:Мир, 1969.- 486 с.

27. Атре Ш. Структурный подход к организации баз данных. - М.: Финансы и статистика, 1983. - 317 с.

28. Баззел З., Кокс Д., Браун Р. Информация и риск в маркетинге. - М.:Финстатинформ, 1993. - 96 с.

29. Базилевич Л.А. Моделирование организационных структур.- Л.: Изд-во Ленинг. ун-та, 1978. - 159 с.

30. Баканов М.И., Шеремет А.Д. Теория экономического анализа: Учебник. М.:Финансы и статистика, 1998. 416 с.

31. Балабанов И.Т. Основы финансового менеджмента. Как управлять капиталом? - М.: Финансы и статистика, 1996.- 384 с.

32. Балабанов И.Т. Электронная коммерция. - Спб.: Питер, 2001.- 336 с.

33. Балл Г.А. Понятие адаптации и его значение для психологии личности. // Вопросы психологии. - 1989. - № 1. - С. 44-55.

34. Банковская система России. Настольная книга банкира. Книга II. - М.:ТОО Инжиниринго-консалтинговая компания ДЕКА, 1995. - 768 с.

35. Баринов В.А., Синельников А.В. Развитие организации в конкурентной среде. // Менеджмент в России и за рубежом. - 2000. -№6 - С. 12-22.

36. Бауэр Ф.Л., Гнац Р., Хилл У. Информатика. Задачи и решения. Пер. с нем. - М.: Мир, 1978. - 442 с.

37. Белов М. Информация новый вид финансовых активов. // Банковские технологии. 1997. №9. С. 22-26.

38. Белова Д.А., Кузин Р.Е. Применение ЭВМ для анализа и синтеза автоматических систем управления. - М.: Энергия, 1979. - 232 с.

39. Березовский Б.А., Барышников Ю.М., Борзенко В.И., Кемпнер Л.М. Многокритериальная оптимизация: математические аспекты.- М.: Наука, 1984. - 128 с.

40. Бестужев-Лада И. Социальное управление: методы, ориентиры, прогнозы. //Проблемы теории и практики управления. - 1989. - №4 - С.73-77.

41. Бир С. Мозг фирмы./пер. с англ. - М.: Радио и связь, 1993. - 416 c.

42. Блэк Ю. Сети ЭВМ: Протоколы, стандарты, интерфейсы: пер.с англ. - М.: Мир, 1990. - 506 с.

43. Бобко И.М. АСУ и их адаптация. - Новосибирск: Наука, 1978. - 102 с.

44. Бовыкин В.И. Новый менеджмент. М.: Экономика, 1997. 368 с.

45. Богачев Н.И. - выпускная квалификационная работа на тему “Поддержка принятия решений с помощью методов семейства ELECTRE” - 2014

46. Бойко В.В., Савинков В.М. Проектирование баз данных информационных систем. - М.: Финансы и статистика, 1989.- 351 с.

47. Кравченко Татьяна Константиновна, Дружаев Алексей Александрович - Адаптация методов ELECTRE для включения в экспертную систему поддержки принятия решений. - Бизнес-информатика. 2015. № 2 (32). С. 69-78.



Приложение

using System;

using System.Collections.Generic;

using System.ComponentModel;

using System.Data;

using System.Drawing;

using System.Text;

using System.Windows.Forms;

namespace ELECTRE

{

public partial class ChooseMethodClass : Form

{

public ChooseMethodClass()

{

InitializeComponent();

}

private void button1_Click(object sender, EventArgs e)

{

switch (comboBox1.SelectedIndex)

{

case 0:

{

ELECTRE_I myForm = new ELECTRE_I();

ChooseMethodClass thisForm = this;

myForm.Show();

myForm.beginningForm = this;

thisForm.Hide();

break;

}

case 1:

{

ELECTRE_Iv myForm = new ELECTRE_Iv();

ChooseMethodClass thisForm = this;

myForm.Show();

myForm.beginningForm = this;

thisForm.Hide();

break;

}

case 2:

{

ELECTRE_IS myForm = new ELECTRE_IS();

ChooseMethodClass thisForm = this;

myForm.Show();

myForm.beginningForm = this;

thisForm.Hide();

break;

}

case 3:

{

ELECTRE_II myForm = new ELECTRE_II();

ChooseMethodClass thisForm = this;

myForm.Show();

myForm.beginningForm = this;

thisForm.Hide();

break;

}

case 4:

{

ELECTRE_III myForm = new ELECTRE_III();

ChooseMethodClass thisForm = this;

myForm.ShowDialog();

myForm.beginningForm = this;

break;

}

}

}

private void comboBox1_SelectedIndexChanged(object sender, EventArgs e)

{

}

}

}

using System;

using System.Collections.Generic;

using System.ComponentModel;

using System.Data;

using System.Drawing;

using System.Text;

using System.Windows.Forms;

namespace ELECTRE

{

public partial class ELECTRE_I : Form

{

public ELECTRE_I()

{

InitializeComponent();

}

public ChooseMethodClass beginningForm;

OneElement[] elements;

private void button1_Click(object sender, EventArgs e)

{

dataGridView1.RowCount = 1;

dataGridView1.ColumnCount =1;

dataGridView1.RowCount = Int16.Parse(textBox1.Text);

dataGridView1.ColumnCount = Int16.Parse(textBox2.Text)+1;

for (int i = 0; i < dataGridView1.Columns.Count - 1; i++)

{

dataGridView1.Columns[i].HeaderText = "X"+(i+1).ToString();

}

for (int i = 0; i < dataGridView1.Rows.Count; i++)

{

dataGridView1.Rows[i].HeaderCell.Value = "K" + (i + 1).ToString();

}

dataGridView1.Columns[dataGridView1.Columns.Count-1].HeaderText = "Вес критерия";

elements = new OneElement[dataGridView1.Columns.Count - 1];

DataGridViewCheckBoxColumn chk = new DataGridViewCheckBoxColumn();

chk.HeaderText = "Максимизация";

dataGridView1.Columns.Add(chk);

}

private void button2_Click(object sender, EventArgs e)

{

int gridColumnsCount=dataGridView1.Columns.Count;

double indexOfAgree = double.Parse(textBox3.Text);

double indexOfDisagree = double.Parse(textBox4.Text);

for (int i = 0; i < dataGridView1.Columns.Count-2; i++)

{

elements[i] = new OneElement(elements.Length, i);

for (int j = 0; j < dataGridView1.Columns.Count - 2; j++)

{

if (i == j)

{

elements[i].ThisIsMyRelation(j);

}

else

{

for (int k = 0; k < dataGridView1.Rows.Count; k++)

{

if (dataGridView1.Rows[k].Cells[gridColumnsCount - 1].Value != null)

{

if ((bool)dataGridView1.Rows[k].Cells[gridColumnsCount - 1].Value == true)

{

if (double.Parse(dataGridView1.Rows[k].Cells[i].Value.ToString()) >= double.Parse(dataGridView1.Rows[k].Cells[j].Value.ToString()))

{

elements[i].AddToIndexOfAgree(j, double.Parse(dataGridView1.Rows[k].Cells[gridColumnsCount - 2].Value.ToString()));

}

else

{

elements[i].SetIndexOfDisagree(j, double.Parse(dataGridView1.Rows[k].Cells[gridColumnsCount - 2].Value.ToString()));

}

}

else

{

if (double.Parse(dataGridView1.Rows[k].Cells[i].Value.ToString()) <= double.Parse(dataGridView1.Rows[k].Cells[j].Value.ToString()))

{

elements[i].AddToIndexOfAgree(j, double.Parse(dataGridView1.Rows[k].Cells[gridColumnsCount - 2].Value.ToString()));

}

else

{

elements[i].SetIndexOfDisagree(j, double.Parse(dataGridView1.Rows[k].Cells[gridColumnsCount - 2].Value.ToString()));

}

}

}

else

{

if (double.Parse(dataGridView1.Rows[k].Cells[i].Value.ToString()) <= double.Parse(dataGridView1.Rows[k].Cells[j].Value.ToString()))

{

elements[i].AddToIndexOfAgree(j, double.Parse(dataGridView1.Rows[k].Cells[gridColumnsCount - 2].Value.ToString()));

}

else

{

elements[i].SetIndexOfDisagree(j, double.Parse(dataGridView1.Rows[k].Cells[gridColumnsCount - 2].Value.ToString()));

}

}

}

}

}

}

ResultForElectre_I_IS myForm = new ResultForElectre_I_IS();

myForm.elements = elements;

myForm.indexOfAgree = indexOfAgree;

myForm.indexOfDisagree = indexOfDisagree;

myForm.ShowDialog();

}

private void dataGridView1_CellContentClick(object sender, DataGridViewCellEventArgs e)

{

}

private void button3_Click(object sender, EventArgs e)

{

beginningForm.Show();

this.Close();

}

private void Form1_FormClosing(object sender, FormClosingEventArgs e)

{

beginningForm.Show();

}

private void dataGridView1_EditingControlShowing(object sender, DataGridViewEditingControlShowingEventArgs e)

{

TextBox tb = (TextBox)e.Control;

tb.KeyPress += new KeyPressEventHandler(tb_KeyPress);

}

void tb_KeyPress(object sender, KeyPressEventArgs e)

{

string vlCell = ((TextBox)sender).Text;

bool temp = (vlCell.IndexOf(".") == -1);

//проверка ввода фио

if (dataGridView1.Rows[dataGridView1.CurrentRow.Index].Cells[0].IsInEditMode == true)

if (Char.IsLetter(e.KeyChar) || Char.IsWhiteSpace(e.KeyChar) || e.KeyChar == '.')

e.Handled = true;

}

}

}

using System;

using System.Collections.Generic;

using System.ComponentModel;

using System.Data;

using System.Drawing;

using System.Text;

using System.Windows.Forms;

namespace ELECTRE

{

public partial class ELECTRE_II : Form

{

public ELECTRE_II()

{

InitializeComponent();

}

public ChooseMethodClass beginningForm;

OneElement[] elements;

private void button1_Click(object sender, EventArgs e)

{

dataGridView1.RowCount = 1;

dataGridView1.ColumnCount = 1;

dataGridView1.RowCount = Int16.Parse(textBox1.Text);

dataGridView1.ColumnCount = Int16.Parse(textBox2.Text) + 2;

for (int i = 0; i < dataGridView1.Columns.Count - 2; i++)

{

dataGridView1.Columns[i].HeaderText = "X" + (i + 1).ToString();

}

for (int i = 0; i < dataGridView1.Rows.Count; i++)

{

dataGridView1.Rows[i].HeaderCell.Value = "K" + (i + 1).ToString();

}

dataGridView1.Colum...