Record Details

МЕТОД ВОССТАНОВЛЕНИЯ ВЕКТОРА ПРИОРИТЕТОВ АЛЬТЕРНАТИВ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ ИЛИ НЕПОЛНОТЫ ЭКСПЕРТНЫХ ОЦЕНОК

Dependability

View Archive Info
 
 
Field Value
 
Title МЕТОД ВОССТАНОВЛЕНИЯ ВЕКТОРА ПРИОРИТЕТОВ АЛЬТЕРНАТИВ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ ИЛИ НЕПОЛНОТЫ ЭКСПЕРТНЫХ ОЦЕНОК
 
Creator Александр Бочков Владимирович; ООО "НИИгазэкономика"
Николай Жигирев Николаевич; ООО "НИИгазэкономика"
Александра Ридли Николаевна; МАИ (НИУ)
 
Subject пропущенные данные; экспертиза; нагруженный граф; остовное дерево; матрица попарных сравнений; критерий связности
 
Description Одним из наиболее популярных процедур принятия решений за счёт своей эффективности, гибкости и простоты является т.н. метод попарных сравнений. Основным недостатком этого метода при проведении экспертиз большого количества альтернатив или в довольно широкой области знаний является невозможность сравнения каждого элемента с каждым, как по причине большого количества таких сравнений, случайных пропусков, так и по причине затруднений у эксперта при сравнении некоторых альтернатив. В оценках возникают пропущенные данные, затрудняющие принятие решения, т.к. большинство статистических методов не применимо к неполному набору данных. Не может работать с матрицей, содержащей преимущественно нулевые элементы и достаточно популярный алгоритм обработки матриц попарных сравнений – алгоритм Саати.Цель статьи заключается в разработке метода обработки неполных матриц сравнений с целью получения весовых коэффициентов (весов) рассматриваемых альтернатив, позволяющих количественно сравнить их между собой.Матрица попарных сравнений рассматривается в формате нагруженного графа, причём альтернативы являются вершинами, а сравнения между ними – рёбрами графа. Соответственно, если возникает пара альтернатив, для которой эксперт не смог задать предпочтение, то соответствующее ей ребро отсутствует. Рассмотрен способ удаления рёбер, соответствующих наиболее противоречивым оценкам, т.е. алгоритм разрыва циклов, приводящий к преобразованию исходного графа к остовному дереву, позволяющему однозначно сравнить любые две альтернативы. Алгоритм совместного согласования и верхних, и нижних границ экспертных оценок в данной статье не рассматривается. Приведён пример практического использования алгоритма для неполной матрицы попарных сравнений, полученной в ходе некоторой экспертизы.Предложенный метод может быть применён для широкого круга задач анализа и количественной оценки рисков, управления безопасностью сложных систем и объектов, а также задач, связанных с контролем выполнения требований к таким высоконадежным элементам, как элементы ядерных реакторов, авиационной и ракетно-космической техники, газового оборудования и т.п., т.е. там, где требуется оценивать малые (менее 0,01) вероятности отказа на заданную наработку, а статистика отказов таких элементов в эксплуатации практически отсутствует.
 
Publisher LLC Journal Dependability
 
Contributor —
 
Date 2017-09-30
 
Type info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
—
—
 
Identifier http://www.dependability.ru/jour/article/view/179
10.21683/1729-2646-2017-17-3-
 
Source Dependability; Том 17, № 3 (2017)
Надежность; Том 17, № 3 (2017)
2500-3909
1729-2646
10.21683/1729-2646-2017-17-3
 
Language ru
 
Relation Evangelos, T.: Multi-criteria decision making methods: a comparative study. (Kluwer Academic Publishers, Dordrecht, 2000)
Fodor, J., Roubens, M.: Fuzzy preference modelling and multicriteria decision support. (Kluwer Academic Publishers, Dordrecht, 1994)
Xu, Z.S.: Goal programming models for obtaining the priority vector of incomplete fuzzy preference relation. International Journal of Approximate Reasoning, 36:3 (2004) 261–270
Литтл Р. Дж. А., Рубин Д. Б. Статистический анализ данных с пропусками. – М.: Финансы и статистика, 1991. – 336 c.
Garcia-Laencina P.J., Sanco-Gomez J.-L., Figueiras-Vidal A.R. Pattern classification with missing data: a review. – London: Springer-Verlag Limited, 2009.
Schafer J.L., Graham J.W. Missing data: Our view to the state of the art // Psychological methods. – 2002. – Vol.7. – № 2. – С.147–177.
Millet I., “The effectiveness of alternative preference elicitation methods in the analytic hierarchy process,” J. Multi-Criteria Decis. Anal., vol. 6, no. 1, pp. 41–51, 1997.
Carmone F. J., Kara Jr., A., Zanakis S. H. “A Monte Carlo investigation of incomplete pairwise comparison matrices in AHP,” Eur. J. Oper. Res., vol. 102, no. 3, pp. 533–553, Nov. 1997.
Ebenbach D.H., Moore C.F. “Incomplete information, inferences, and individual differences: The case of environmental judgements,” Org. Behav. Human Decis. Process., vol. 81, no. 1, pp. 1–27, Jan. 2000.
S. Alonso, F. J. Cabrerizo, F. Chiclana, F. Herrera, and E. Herrera-Viedma, “An interactive decision support system based on consistency criteria,” J. Mult.-Valued Log. Soft Comput., vol. 14, no. 3–5, pp. 371–386, 2008.
J. K. Kim and S. H. Choi, “A utility range-based interactive group support system for multiattribute decision making,” Comput. Oper. Res., vol. 28, no. 5, pp. 485–503, Apr. 2001.
J. K. Kim, S. H. Choi, C. H. Han, and S. H. Kim, “An interactive procedure for multiple criteria group decision making with incomplete information,” Comput. Ind. Eng., vol. 35, no. 1/2, pp. 295–298, Oct. 1998.
Chiclana F., Herrera-Viedma E., Alonso S. A Note on Two Methods for Estimating Missing Pairwise Preference Values. IEEE Transactions On Systems, MAN, and Cybernetics – Part B: Cybernetics, Vol. 39, No. 6, December 2009. 1628- 1633.
Карлов И.А. Восстановление пропущенных данных при численном моделировании сложных динамических систем, Научно-технические ведомости СПбГПУ. Информатика. Телекоммуникации. Управление, 2013, выпуск 6(186), с. 137–144. (I. A. Karlov, “The missing value estimation in numerical modeling of complex dynamic systems”, SPbSPU Journal. Computer Science. Telecommunication and Control Systems, 2013, no. 6(186), 137–144).
Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. М.: Радио и связь, 1993. – 278 c.
Ашманов С.А. Математические модели и методы. М.: Изд-во Моск. Ун-та, 1980. – 199 с.
 
Rights Authors who publish with this journal agree to the following terms:Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).
Авторы, публикующие в данном журнале, соглашаются со следующим:Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и предоставляют журналу право первой публикации работы на условиях лицензии Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным сохранением ссылок на авторов оригинальной работы и оригинальную публикацию в этом журнале.Авторы сохраняют право заключать отдельные контрактные договорённости, касающиеся не-эксклюзивного распространения версии работы в опубликованном здесь виде (например, размещение ее в институтском хранилище, публикацию в книге), со ссылкой на ее оригинальную публикацию в этом журнале.Авторы имеют право размещать их работу в сети Интернет (например в институтском хранилище или персональном сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению и большему количеству ссылок на данную работу (См. The Effect of Open Access).