Дослідження феномену реверсу рангів при застосуванні методів парних порівнянь

Аналіз причин порушення ранжирування (виникнення реверсу рангів) альтернатив при визначенні їхніх ваг із застосуванням методів парних порівнянь. Обчислення усереднених ваг альтернатив на основі матриць парних порівнянь, отриманих від групи експертів.

Рубрика Программирование, компьютеры и кибернетика
Вид статья
Язык украинский
Дата добавления 29.01.2019
Размер файла 193,4 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Дослідження феномену реверсу рангів при застосуванні методів парних порівнянь

В.В. Циганок

Інститут проблем реєстрації інформації НАН України

Проаналізовано причини порушення ранжирування (виникнення реверсу рангів) альтернатив при визначенні їхніх ваг із застосуванням методів парних порівнянь. Розглянуто випадки додавання та виключення деякої альтернативи до/з множини альтернатив, що підлягають оцінюванню. Запропоновано метод обчислення усереднених ваг альтернатив на основі матриць парних порівнянь, отриманих від групи експертів, який дозволяє зберегти ранжирування при додаванні альтернативи до множини тих, що були розраховані раніше. У результаті експериментального дослідження отримано основні характеристичні параметри запропонованого методу.

Ключові слова: системи підтримки прийняття рішень, методи парних порівнянь, реверс рангів

У системах підтримки прийняття рішень (СППР), де використовуються парні порівняння, часто має місце феномен порушення ранжирування або зміни ваг раніше проранжируваних (оцінених) альтернатив при додаванні чи виключенні деякої альтернативи з множини таких, що розглядаються. Цей феномен має назву «реверс рангів»; він був відкритий теоретиками [1-3], що досліджували метод аналітичних ієрархічних процесів Сааті [4]. Це явище є досить небажаним, особливо при застосуванні методів парних порівнянь (МПП) у СППР, що вирішують задачі знаходження максимальної (мінімальної) по вазі альтернативи або ранжирування альтернатив.

У [5] викладено та доведено достатню умову відсутності реверсу рангів для методів парних порівнянь «трикутник» і «квадрат». Вона полягає в ідеальній узгодженості вихідної та результуючої матриць парних порівнянь. Ця умова є справедливою й для запропонованих у [6, 7] методів обробки результатів парних порівнянь. Але на практиці, виконання такої умови малоймовірно, тобто, в основному, ми маємо справу з не ідеально узгодженими матрицями парних порівнянь.

При проведенні досліджень методів обробки результатів парних порівнянь, які включають елементи комбінаторної обробки МПП [6, 7], на предмет можливості виникнення реверсу рангів було зроблено ряд висновків. Виявлено, що при розрахунках ваг альтернатив при додаванні деякої альтернативи до множини, реверс рангів виникає внаслідок врахування додаткової інформації про взаємодію базових альтернатив, тобто тих альтернатив, що були присутні в попередніх розрахунках. У той самий час, коли мова йде про виключення деякої альтернативи з множини альтернатив, чиї ваги мають бути знайдені, то в цьому випадку реверс рангів виникає внаслідок втрати (не врахування при розрахунках) частини інформації про взаємодію (взаємний вплив) тих альтернатив, що залишаються в згаданій множині.

Базуючись на цих висновках, які випливають із суті самих парних порівнянь, у даній статті пропонується спосіб уникнення реверсу рангів. Разом із тим пропонується метод обробки МПП, який можна використовувати при розрахунках ваг альтернатив, коли збереження рангів є важливою умовою задачі прийняття рішень.

Сенс застосування парних порівнянь, у тому числі й МПП, для більшості експертних методів отримання ваг альтернатив, полягає в тому, що для підвищення достовірності отримуваних оцінок використовується деяка збитковість інформації, що отримується від експерта. А саме, при розрахунках ваг альтернатив, зазвичай враховується інформація про співвідношення між альтернативами. І, крім безпосередніх порівнянь деякої пари альтернатив, враховуються ще й опосередковані. Так, наприклад, для знаходження співвідношення між альтернативами i та j, крім елемента МПП aij, в розрахунках усереднених ваг альтернатив приймають участь ще й ланцюжки (послідовності) елементів <aik, akl,..., anj>, де i ? k ? l ? …? n ? j.

Отже, виходячи з вищевикладених положень, можна зробити висновок, що для збереження ранжирування (щоб не виникав реверс рангів) потрібно при розрахунках ваг альтернатив залишати без змін (не доповнювати і не вилучати) інформацію про взаємний вплив базових альтернатив. Розглянемо окремо обидва випадки зміни потужності множини альтернатив.

Перший випадок -- зменшення на одиницю потужності множини альтернатив (виключення з розгляду однієї альтернативи). Для забезпечення відсутності реверсу рангів у відповідних задачах підтримки прийняття рішень потрібно, щоб інформація про взаємовплив альтернатив, яка була присутня до зменшення потужності множини альтернатив, враховувалася би і при розрахунках ваг альтернатив при меншій на одиницю потужності множини. Щоб забезпечити цю умову, пропонується в алгоритмах при застосуванні в СППР не робити повторний перерахунок ваг для зменшеної множини альтернатив. У цьому випадку пропонується залишити без змін усі ваги альтернатив, розраховані для множини альтернатив, більшої на одиницю потужності, а тільки виключити вагу відповідної виключеної із розгляду альтернативи. Далі, при необхідності, тільки передбачається можливість перенормування ваг альтернатив, що залишилися.

Таким чином, при наявності можливості, а така можливість при виключенні однієї з альтернатив із розгляду існує, пропонується враховувати накопичену інформацію про взаємовплив альтернатив, що була присутня завдяки щойно вилученій альтернативі. Крім того, додатковий сенс у такому способі вирішення питання ще є і в тому, що крім відсутності реверсу рангів, достовірність отриманих ваг альтернатив є кращою в порівнянні з розрахунками цих ваг на основі МПП зменшеної множини альтернатив. Останнє твердження планується довести в подальших дослідженнях методів парних порівнянь.

Другий випадок -- збільшення на одиницю потужності множини альтернатив (додавання однієї альтернативи). Для того, щоб зберігалися ранжирування базових альтернатив пропонується при розрахунках їхніх ваг не брати до уваги додаткову інформацію про взаємний вплив базових альтернатив, яку отримано завдяки проведеним додатковим парним порівнянням доданої альтернативи з рештою альтернатив (базовими). Тобто розраховувати ваги базових альтернатив без урахування інформації ланцюжків елементів МПП, до яких має відношення додана альтернатива. Таким чином, враховуються тільки безпосередні зв'язки (впливи) доданої альтернативи з множиною базових. Імовірно, що в такому випадку достовірність отриманих ваг альтернатив, а тому й точність методу парних порівнянь буде дещо нижчою, в порівнянні з випадком, коли враховується вся інформація з МПП (усі взаємні впливи альтернатив), але це можемо вважати «платою» за відсутність реверсу рангів.

Зупинимося на описі алгоритму отримання ваг альтернатив, що зберігає ранжирування альтернатив при додаванні додаткової альтернативи. В основу запропонованого методу покладено ідеї, викладені в [7], але необхідність виконання умов непорушення ранжирування приводить до внесення деяких спрощень, а саме до відмови від застосування рейтингів ідеально узгоджених матриць парних порівнянь при визначенні ваг альтернатив. Причиною відмови від застосування рейтингів є те, що при їхніх розрахунках передбачалося знаходження ступеня відмінності кожної ідеально узгодженої МПП від реальної МПП, яке в свою чергу передбачало використання інформації про кожний елемент МПП (тобто враховувались усі взаємні впливи альтернатив), що могло приводити до порушення ранжирування базових альтернатив.

Алгоритм отримання ваг альтернатив пропонується розглянути на прикладі найбільш загального виду -- методі групового експертного оцінювання. Для застосування алгоритму до індивідуального експертного оцінювання достатньо прийняти кількість експертів рівною одиниці.

Дано: Ai = (apq), i M, p, q n -- матриці парних порівнянь альтернатив розмірністю nn кожна, де M = {1...m} -- множина індексів експертів; n = {1...n} -- множина індексів альтернатив; Ai+ = (apq), i M, p, q n+ -- матриці парних порівнянь альтернатив розмірністю (n + 1)(n + 1), де n+ n, |n+| = |n| + 1. Причому Ai+ -- це Ai, доповнена одним рядком і стовпчиком, які відповідають парним порівнянням (n + 1)-ї альтернативи з рештою n альтернатив; сj, j = (1, m) -- ступені компетентності експертів відносно питання, пов'язаного з оцінкою даних альтернатив; wk, k n -- усереднені значення ваг альтернатив, обчислені на основі матриць Ai, i M.

Визначити: усереднені значення ваг альтернатив wk+, k n+, за умови збереження ранжирування альтернатив, визначеного вагами wk, k n.

Метод визначення ваг альтернатив можна умовно розділити на наступні кроки.

1-й крок -- це генерація на основі реальних матриць парних порівнянь Ai+, сформованих кожним з m експертів, множини ідеально-узгоджених матриць (ІУМПП). Причому ІУМПП формуються аналогічно тому, як запропоновано в комбінаторному методі парних порівнянь [6], а саме: визначаються інформаційно-значимі множини елементів МПП мінімальної потужності, на основі яких і формуються ІУМПП. Інформаційно-значима (інформаційно-вагома) множина елементів ІУМПП щ -- це така множина мінімальної потужності, що складається з елементів матриці, яка несе інформацію про всю ІУМПП загалом. Причому, щ Щ, де Щ -- множина всіх елементів МПП і, як показано в [6], коли |Щ| = (n + 1)2, то |щ| = n. Таким чином, для будь-якої ІУМПП по множині елементів щ можна відтворити множину всіх елементів Щ, визначивши значення відсутніх у щ елементів через ті, що належать цій множині.

2-й крок -- задля збереження ранжирування альтернатив з індексами k n -- вибираємо із множини всіх ІУМПП, сформованих на основі реальних МПП Ai+, i M, тільки ті, які без доданих стовпчика та рядка співпадають з наявними в множині ІУМПП, які були сформовані на основі МПП Ai, i M.

Ось, наприклад, нехай маємо результати адитивних парних порівнянь трьох альтернатив, проведені деяким експертом x. Вони представлені у вигляді реальної матриці Ax розмірністю 33 (див. табл. 1). Далі в таблиці показано множину із трьох ІУМПП сформованих, базуючись на інформаційно значимих множинах елементів реальної МПП. Множини зображено в таблиці у вигляді неорієнтованих графів . Вершини графів позначені індексами альтернатив, що задіяні в експертному оцінюванні, а наявність ребра свідчить про приналежність відповідного елемента МПП до множини інформаційно значимих.

Таблиця 1

Тепер, припустимо, що для експертного оцінювання представлено додаткову альтернативу з індексом 4. Експертом x МПП Ax доповнено стовпчиком і рядком під номерами 4. У результаті, сформована матриця Ax+ прийме вигляд, як зображено в табл. 2. Загальна кількість ІУМПП, які можуть бути сформовані на базі інформаційно значимих множин елементів МПП Ax+ розмірності 44 -- 16 (вони зображені в табл. 2).

реверс ранг парне порівняння

Таблиця 2

У рамках запропонованого методу, задля збереження ранжирування альтернатив з індексами 1-3, при додаванні альтернативи з індексом 4, будемо брати до уваги тільки ІУМПП, пронумеровані від 1 до 9, а з номерами від 10 до 16 -- будуть проігноровані при розрахунках. Тобто розглядаються тільки ті ІУМПП із табл. 2, які є результатом доповнення ІУМПП із табл. 1 відповідними стовпчиком і рядком.

3-й крок -- по кожній із вибраних на 2-му кроці ІУМПП, однозначно знаходяться проміжні значення ваг альтернатив (це можна зробити, наприклад, базуючись на будь-якому одному зі стовпчиків або рядків ІУМПП).

4-й крок -- ці проміжні значення ваг, для кожної ІУМПП, множаться на відповідні ступені компетентності тих експертів, на основі чиїх МПП сформовані ці ІУМПП.

5-й крок -- для визначення усереднених значень ваг альтернатив знаходяться середні арифметичні значення добутків, отриманих на 4-му кроці.

Експериментальне дослідження методу було проведене для визначення його основних характеристичних показників. Ціллю дослідження було:

-- експериментально підтвердити відсутність реверсу рангів альтернатив;

-- виявити ступінь впливу на показники застосування спрощеного алгоритму при порівнянні з методом, представленим у [7];

-- виявити ступінь впливу на показники методу ігнорування деякої кількості ІУМПП задля збереження ранжирування.

Результати цього дослідження представлені в табл. 3.

Таблиця 3

Тип парних порівнянь, що застосовувались

Адитивні

Мультиплікативні

Властивість алгоритму, що застосовується

основний

спрощений

збережен-ня рангів

основний

спрощений

збереження рангів

Коефіцієнт узгодженості

0,87113

0,87271

0,87734

0,84530

0,84623

0,84759

МО відносної похибки

0,073928

0,096419

0,095286

0,125754

0,12661

0,128508

МО тривалості визначення відносних ваг

20,09

19,73

19,82

21,56

20,71

20,95

Кількість проведених розрахунків (дослідів)

816

816

816

816

816

816

Висновки, зроблені за результатами дослідження методу

1. При застосуванні запропонованого методу порушення раніше отриманого ранжирування при додаванні деякої альтернативи до множини оцінюваних альтернатив не відбувається.

2. Основні показники досліджуваного методу, який у табл. 3 позначено як «спрощений», не значно (не більше ніж на 2 %) відрізняються від показників методу, представленого в [7] (позначеного «основний»).

3. При застосуванні в досліджуваному методі засобів для збереження рангів (ігнорування при розрахунках ваг деякої кількості сформованих ІУМПП) також не призводить до значного погіршення показників.

Отже, в рамках даної статті запропоновано варіант вирішення проблеми реверсу рангів при застосуванні методів парних порівнянь у випадках, коли вона є критичною в системах підтримки прийняття рішень. Проаналізовано причини виникнення реверсу рангів альтернатив при визначенні їхніх ваг. Запропоновано два окремих способи уникнення реверсу рангів у випадках додавання та виключення деякої альтернативи до/з множини альтернатив, що підлягають оцінюванню. Розроблено метод обчислення усереднених ваг альтернатив на основі матриць парних порівнянь, отриманих від групи експертів, який дозволяє уникнути реверсу рангів при додаванні альтернативи до множини тих, що були розраховані раніше.

Література

Belton V. On a shortcoming of Saaty's method of analytic hierarchies / V. Belton, T. Gear // Omega. -- 1983. -- 11. -- Р. 228-230.

Dyer J.S. Remarks on the analytic hierarchy process / J.S. Dyer // Management Sci. -- 1990. -- 36. -- Р. 249-258.

Kumar N.V., Ganesh L.S. An Еmpirical Аnalysis of the use of the Analytic Hierarchy Process for estimating membership values in a fuzzy set // Fuzzy Sets and Systems. -- 1996. -- 82. -- Р. 1-16.

Saaty T.L. The Analytic Hierarchy Process / T.L. Saaty -- N.Y.: McGraw-Hill, 1980.

Тоценко В.Г. О проблеме реверса рангов альтернатив при многокритериальном оценивании / В.Г. Тоценко // Проблемы управления и информатики. -- 2006. -- № 3. -- С. 65-75.

Циганок В.В. Комбінаторний алгоритм парних порівнянь зі зворотним зв'язком з експертом / В.В. Циганок // Реєстрація, зберігання і оброб. даних. -- 2000. -- Т. 2, № 2. -- С. 92-102.

Циганок В.В. Метод обчислення ваг альтернатив на основі результатів парних порівнянь, проведених групою експертів / В.В. Циганок // Реєстрація, зберігання і оброб. даних. -- 2008. -- Т. 10, № 2. -- С. 121-127.

Размещено на Allbest.ru

...

Подобные документы

  • Побудова матриць попарних порівнянь альтернатив за критеріями та аспектів відносно втрат від придбання програмного забезпечення. Розробка рекомендацій щодо обрання варіанту реалізації проекту системи консолідованої інформації по методу аналізу ієрархій.

    контрольная работа [1,2 M], добавлен 20.12.2011

  • Прості алгоритми сортування та їх програмування. Сортування вставками - алгоритм сортування на основі порівнянь. Злиття двох упорядкованих послідовностей (сортування злиттям). Ідея алгоритму швидкого сортування. Алгоритм сортування на основі порівнянь.

    лабораторная работа [631,3 K], добавлен 19.08.2010

  • Дослідження ефективність існуючих методів і моделей експертного опитування й багатокритеріального вибору. Розробка інформаційної технології для багатокритеріального експертного вибору альтернатив для соціальних досліджень, оцінка її ефективності

    автореферат [283,0 K], добавлен 11.04.2009

  • Створення двух файлів В1 і В2 з шести двоцифрових цифр з введенням в довільному порядку цифр з клавіатури із записуванням парних цифр в файл В3, а непарних - у файл В4. Процес розробки програми за допомогою мови "Асемблер". Блок-схема алгоритму задачі.

    курсовая работа [37,6 K], добавлен 26.11.2011

  • Огляд та аналіз методів розв’язання системи диференціальних рівнянь та вибір методів рішення. Алгоритми методів Ейлера. Вибір методу рішення задачі Коші. Рішення диференціальних рівнянь. Отримання практичних навиків програмування на мові Паскаль.

    курсовая работа [174,3 K], добавлен 06.03.2010

  • В роботі розглянуто наближені методи розв'язку нелінійних рівнянь для методів Ньютона та хорд, складено блок-схеми та написано програму, за допомогою якої розв'язується задане рівняння. Аналіз рівняння, методів його розв'язання і результатів обрахунку.

    курсовая работа [380,9 K], добавлен 30.11.2009

  • Розробка, дослідження та реалізація методів вирішення завдань аналізу, розпізнавання і оцінювання зображень як один із провідних напрямків інформатики. Класифікація та аналіз існуючих методів розпізнавання образів, переваги та недоліки їх застосування.

    статья [525,8 K], добавлен 19.09.2017

  • Оптимізація схеми мікропрограмного автомата Мура за рахунок нестандартного подання кодів станів. Аналіз методів синтезу автомата та аналіз сучасного елементного базису. Використанні особливостей автомата для зменшення площини матричної схеми автомата.

    презентация [357,0 K], добавлен 16.10.2013

  • Проведення аналізу методів фільтрації даних отриманих з інерційного вимірювального пристрою та методів подолання дрейфу нуля гіроскопа. Розробка програми стереоскопічного рендеру для мобільного телефону та безпровідного інерційного маніпулятору.

    статья [26,1 K], добавлен 13.11.2017

  • Огляд та варіантний аналіз чисельних методів дослідження еліптичного інтегралу першого порядку. Опис методів дослідження еліптичного інтегралу першого порядку на ЕОМ. Планування вхідних та вихідних даних, описовий алгоритм головної програми, його схема.

    курсовая работа [148,0 K], добавлен 30.11.2009

  • Методи інтерполяції: ітераційний та метод розподілених різниць. Інтерполяційна формула Лагранжа. Алгоритмізація та реалізація методів на ЕОМ в середовищі мови програмування Turbo Pascal 7.0. Аналіз результатів моделювання, інструкція користувачеві.

    курсовая работа [680,9 K], добавлен 11.02.2010

  • Дослідження методів чисельного інтегрування Чебишева та Трапеції, порівняння їх точності. Способи розробки програми на компіляторі Turbo C++, яка знаходить чисельне значення вказаного інтегралу. Обґрунтування вибору інструментальних засобів програми.

    курсовая работа [262,4 K], добавлен 18.09.2010

  • Розвиток виробництва і широке використання промислових роботів. Алгоритми методів, блок-схеми алгоритмів розв'язку даного диференційного рівняння. Аналіз результатів моделювання, прямий метод Ейлера, розв’язок диференціального рівняння в Mathcad.

    контрольная работа [59,1 K], добавлен 30.11.2009

  • Дослідження методу сплайнів для вирішення задачі інтерполяції. Вибір методів технічних та інструментальних засобів вирішення задачі, їх алгоритми. Розробка логічної частини програми, результати обчислень. Розв’язання задачі в пакетах прикладних програм.

    курсовая работа [278,5 K], добавлен 03.12.2009

  • Огляд та варіантний аналіз чисельних методів моделювання, основні поняття і визначення. Опис методів моделювання на ЕОМ, метод прямокутників і трапецій. Планування вхідних та вихідних даних, аналіз задач, які вирішуються при дослідженні об’єкта на ЕОМ.

    курсовая работа [373,6 K], добавлен 30.11.2009

  • Варіантний аналіз чисельних методів моделювання зміни температури термопари. Основні сучасні вимоги до інтерфейсу та логічної структури програми. Суть сплайн-інтерполяції, лістинг програми та оцінка похибок результатів експериментальних досліджень.

    курсовая работа [698,4 K], добавлен 03.12.2009

  • Характеристика основних методів чисельного інтегрування та розв’язання інтегралу методом Чебишева третього, четвертого та п’ятого порядків. Оцінка похибок та порівняння їх з точним обчисленнями отриманими в математичному пакеті Mathcad 2001 Professional.

    курсовая работа [127,7 K], добавлен 03.12.2009

  • Принцип роботи методів вибору, вставки з лінійним пошуком місця та шейкерного сортування для одновимірного випадку. Лістинг програми з коментарями. Порівняння результатів та часу сортування для різних станів масивів. Кількість переміщень елементів.

    курсовая работа [311,9 K], добавлен 09.12.2013

  • Определение рейтинга альтернатив среди группы заранее выбранных почтовых клиентов с помощью качественных методов оценки. Исследование предметной области почтовых клиентов. Рейтинг альтернатив на основании имеющейся информации. Статистический анализ.

    курсовая работа [1,3 M], добавлен 30.11.2008

  • Опис методів обчислення формули Ньютона-Котеса та поліномів Лежандра. Розгляд програмування процедур вводу меж інтегрування, ініціації елементів квадратурних формул Гауса та Чебишева. обчислення визначеного інтеграла і виводу результатів на екран.

    курсовая работа [82,1 K], добавлен 23.04.2010

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.