ЕКСПЕРТНІ ОЦІНКИ В ЗАДАЧАХ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ: МЕТОД МУЛЬТИПЛІКАТИВНИХ ФУНКЦІЙ

Ключові слова: алгоритм, альтернатива, вектор пріоритетів, нечітка множина, функція належності, мультиплікативна функція, синтез

Анотація

Експертні оцінки та теорія нечітких множин є двома різними концепціями системного аналізу, але їх поєднання удосконалює математичний інструмент багатокритеріального аналізу задач прийняття рішення. У випадку, коли вибір рішення ґрунтується не на об'єктивних оцінках, а на судженнях менеджера чи споживача, говорять про експертні методи прийняття рішень. Метод експертних оцінок відноситься до класу частково формалізованих методів, що ґрунтуються на використанні інтуїції та досвіду осіб, які приймають рішення. Багатокритеріальність задачі прийняття рішення проявляється в пошуку альтернативи, що одночасно задовольняє обмеженням і оптимізує векторну величину, елементи якої відповідають цільовим функціям задачі. Ці функції утворюють математичний опис критерію якості альтернативи. Вибір оптимальної альтернативи, в більшості випадків, теж неоднозначний і ґрунтується на суб’єктивній, не визначеній інформації про об’єкт прийняття рішення, або критерії вибору, що не мають кількісних оцінок. У такому випадку можна говорити, що процес прийняття рішення відбувається в нечітких умовах. Використання нечітких оцінок альтернатив, отриманих на основі висновків експертів, є засобом врахування колективного знання та досвіду фахівців в умовах не структурованої суб’єктивності інформації, неможливості застосування детермінованих алгоритмів обґрунтування рішень. Метод мультиплікативних функцій (Multiplicative Function Method) є одним із підходів до моделювання нечітких систем, зокрема, при рішенні задач, що пов’язані з нечітким висновком, або нечітким описом моделі. Цей метод ґрунтується на операції множення нечітких функцій - функцій належності у просторі нечітких множин. Перевагами методу мультиплікативних функцій є простота обчислень, лінгвістична інтерпретація, можливість аналітично описати взаємодію між критеріями та ваговими коефіцієнтами, визначеними на основі суджень експертів. Метою роботи є дослідження детермінованого алгоритму багатокритеріальної задачі прийняття рішення у поєднанні з засобами теорії нечітких множин.

Посилання

Ladanyuk A. P., Lucz`ka N. M., Ky`shen`ko V. D., Vlasenko L. O., Ivashhuk V. V. (2019) Metody` suchasnoyi teoriyi upravlinnya [Methods of modern management theory]. Kyiv: Lira-K. Available at: http://pdf.lib.vntu.edu.ua/books/2019/Ladanuk_2019_368.pdf (accessed March 25, 2024). (in Ukrainian)

Spilnyk I. V., Yaroschuk O. V. (2018) Pryntsyp systemnosti v analitychnykh doslidzhenniakh [The principle of systematicity in analytical research]. Economic analysis, vol. 28, no. 2, pp. 182–190.

Bondar O. S., Trofymchuk M. I. (2021) Systemnyi pidkhid do upravlinnia pidpryiemstvamy na osnovi avtomatyzatsii biznes-protsesiv [A systematic approach to enterprise management based on the automation of business processes]. Ahrosvit, no 16. pp. 34–44. DOI: https://doi.org/10.32702/2306-6792.2021.16.34

Bilousova T. P. (2023) Simulation modeling of market equlibrium. KhNTU Bulletin, no. 2 (85), pp. 127–132. DOI: https://doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2023.2.17

Shapochka M. K., Makariuk O. V. (2006) Zastosuvannia ekspertnykh otsinok pry pryiniatti rishen za umov nevyznachenosti [Application of expert assessments in decision-making under conditions of uncertainty]. Mechanism of economic regulation, no. 4, pp. 142–148. Available at: https://core.ac.uk/download/pdf/14035398.pdf. (accessed March 25, 2024).

Kupich N. O. (2015) Vykorystannia metodu ekspertnykh otsinok Delfi u zadachakh pryiniattia rishen [Using the Delphi method of expert evaluations in decision-making tasks]. Mathematical modeling no. 2. pp. 14–16. Available at: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Mm_2015_2_7. (accessed March 25, 2024).

Lukova-Chuiko N. V., Laptieva T. O. (2022) Udoskonalennia metodu vyiavlennia nepravdyvoi informatsii na osnovi metodu ekspertnoi otsinky «Delfi» [Improvement of the method of detecting false information based on the method of expert evaluation «Delphi»] Scientific technologies, no. 3, pp. 193–199. Available at: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Nt_2022_3_5. (accessed March 25, 2024).

Hrabovetskyi B. Ye., Zianko V. V. (2013) Identyfikatsiia zmistu ta ranzhuvannia faktoriv, shcho obmezhuiut rozvytok venchurnoho biznesu, na osnovi metodu ekspertnykh otsinok Delfi [Identification of the content and ranking of factors limiting the development of venture business, based on the Delphi expert evaluation method]. Bulletin of the Vinnytsia Polytechnic Institute, no. 4, pp. 46–54. Available at: http://nbuv.gov.ua/UJRN/vvpi_2013_4_13 (accessed March 25, 2024).

Tsidylo I. (2012) Nechitkist ta nevyznachenist: opys, vymiriuvannia i sposoby vyrishennia v modeliuvanni pedahohichnykh yavyshch [Ambiguity and uncertainty: description, measurement and solutions in the modeling of pedagogical phenomena]. Information Technologies and Learning Tools, no. 5(31). Available at: https://www.researchgate.net/publication/341925053 (accessed March 25, 2024).

Zadeh L. A. (1973) Outline of a New Approach to the Analysis of Complex Systems and Decision Processes. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics SMC-3, no. 1, pp. 28–44. DOI: https://doi.org/10.1109/tsmc.1973.5408575 (accessed March 25, 2024).

Zedeh L. A. (1989) Knowledge representation in fuzzy logic. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, vol. 1, no. 1. pp. 89–100. DOI: https://doi.org/10.1109/69.43406 (accessed March 25, 2024).

Zadeh L. A. (1999) Fuzzy logic and the calculi of fuzzy rules, fuzzy graphs, and fuzzy probabilities. Computers & Mathematics with Applications, vol. 37, no. 11-12, p. 35. DOI: https://doi.org/10.1016/s0898-1221(99)00140-6 (accessed March 25, 2024).

Yager R. R. (1980) On a general class of fuzzy connectives. Fuzzy Sets and Systems vol. 4, no. 3. pp. 235–242. DOI: https://doi.org/10.1016/0165-0114(80)90013-5 (accessed March 25, 2024).

Lee C. C. (1990) Fuzzy logic in control systems: fuzzy logic controller. I. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, vol. 20, no. 2, pp. 404–418. DOI: https://doi.org/10.1109/21.52551 (accessed March 25, 2024).

Kuperman V. V. (2011) Metody bahatokryterialnoi optymizatsii vyrobnychoi prohramy [Methods of multi-criteria optimization of the production program]. Bulletin of ZHTU. Economy, management and administration, vol. 3, no. 57, pp. 302–307. DOI: https://doi.org/10.26642/jen-2011-3(57)-302-307

Thomas L. Saaty (2008) Relative Measurement and Its Generalization in Decision Making Why Pairwise Comparisons are Central in Mathematics for the Measurement of Intangible Factors. The Analytic Hierarchy/Network Process., RACSAM, vol. 102 (2), pp. 251–318. Available at: https://rac.es/ficheros/doc/00576.PDF (accessed March 25, 2024).

Stetsiuk P. I., Andriiash M. M. (2016) Metod Saati dlia analizu pokaznykiv podatkovoi transformatsii [Saati's method for the analysis of indicators of tax transformation]. Institute of Cybernetics named after V.M. Hlushkova National Academy of Sciences, Computer Mathematics no. 1, pp. 37–45. Available at: http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/168347. (accessed March 25, 2024).

Debela Iryna (2023) Alhorytm nechitkykh priorytetiv alternatyvnykh rishen. [Algorithm of fuzzy priorities for alternative solutions]. TNV: Economy series, no. 18, pp. 262–267. DOI: https://doi.org/10.32782/2708-0366/2023.18.30

Ладанюк А.П. та ін. Методи сучасної теорії управління. Київ : Ліра-К, 2019. C. 368. URL http://pdf.lib.vntu.edu.ua/books/2019/Ladanuk_2019_368.pdf (дата звернення 25.03.2024).

Спільник І.В., Ярощук О.В. Принцип системності в аналітичних дослідженнях. Економічний аналіз. 2018. Том 28. № 2. С. 182–190.

Бондар О.С., Трофимчук М.І. Системний підхід до управління підприємствами на основі автоматизації бізнес-процесів. Агросвіт. 2021. № 16. С. 34–44. DOI: https://doi.org/10.32702/2306-6792.2021.16.34

Bilousova T.P. Simulation modeling of market equlibrium. Вісник ХНТУ 2023 №2 (85) С. 127–132. DOI: https://doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2023.2.17

Шапочка М.К., Макарюк О.В. Застосування експертних оцінок при прийнятті рішень за умов невизначеності. Механізм регулювання економіки. 2006. № 4. С. 142–148. URL: https://core.ac.uk/download/pdf/14035398.pdf. (дата звернення 25.03.2024).

Купіч Н.О. Використання методу експертних оцінок Дельфі у задачах прийняття рішень. Математичне моделювання. 2015. № 2. С. 14–16. URL: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Mm_2015_2_7 (дата звернення 25.03.2024).

Лукова-Чуйко Н.В., Лаптєва Т.О. Удосконалення методу виявлення неправдивої інформації на основі методу експертної оцінки «Дельфі» Наукоємні технології 2022, № 3. С. 193–199. URL: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Nt_2022_3_5 (дата звернення 25.03.2024).

Грабовецький Б.Є., Зянько В.В. Ідентифікація змісту та ранжування факторів, що обмежують розвиток венчурного бізнесу, на основі методу експертних оцінок Дельфі. Вісник Вінницького політехнічного інститу. 2013, № 4. С. 46–54. URL: http://nbuv.gov.ua/UJRN/vvpi_2013_4_13 (дата звернення 25.03.2024).

Цідило І.М. Нечіткість та невизначеність: опис, вимірювання і способи вирішення в моделюванні педагогічних явищ. Інформаційні технології і засоби навчання. 2012. № 5 (31). URL:https://www.researchgate.net/publication/341925053 (дата звернення 25.03.2024).

Zadeh L.A. Outline of a New Approach to the Analysis of Complex Systems and Decision Processes. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. SMC-3. 1973. № 1. С. 28–44. DOI: https://doi.org/10.1109/tsmc.1973.5408575 (дата звернення: 25.03.2024).

Zedeh L.A. Knowledge representation in fuzzy logic. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. 1989. Is. 1. № 1. С. 89–100. DOI: https://doi.org/10.1109/69.43406 (дата звернення: 25.03.2024).

Zadeh L.A. Fuzzy logic and the calculi of fuzzy rules, fuzzy graphs, and fuzzy probabilities. Computers & Mathematics with Applications. 1999. Is. 37. № 11-12. С. 35. DOI: https://doi.org/10.1016/s0898-1221(99)00140-6 (дата звернення: 25.03.2024).

Yager R.R. On a general class of fuzzy connectives. Fuzzy Sets and Systems. 1980. Is. 4, № 3. С. 235–242. DOI: https://doi.org/10.1016/0165-0114(80)90013-5 (дата звернення 25.03.2024).

Lee C.C. Fuzzy logic in control systems: fuzzy logic controller. I. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. 1990. Is. 20. № 2. C. 404–418. DOI: https://doi.org/10.1109/21.52551 (дата звернення: 25.03.2024).

Куперман В.В. Методи багатокритеріальної оптимізації виробничої програми. Вісник ЖДТУ. Економіка, управління та адміністрування. 2011(3). № 57. С. 302–307. DOI: https://doi.org/10.26642/jen-2011-3(57)-302-307

Thomas L. Saaty. Relative Measurement and Its Generalization in Decision Making Why Pairwise Comparisons are Central in Mathematics for the Measurement of Intangible Factors. The Analytic Hierarchy/Network Process. 2008, RACSAM. Is. 102 (2). С. 251–318 URL: https://rac.es/ficheros/doc/00576.PDF (дата звернення 25.03.2024).

Стецюк П.І., Андріяш М.М. Метод Сааті для аналізу показників податкової трансформації Київ: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАНУ, Комп’ютерна математика. 2016. № 1. С. 37–45. URL: http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/168347. (дата звернення 25.03.2024).

Debela Iryna. Algorithm of fuzzy priorities for alternative solutions. ТНВ: серія Економіка. 2023. №. 18. С. 262–267. DOI: https://doi.org/10.32782/2708-0366/2023.18.30

Переглядів статті: 55
Завантажень PDF: 25
Опубліковано
2024-05-31
Як цитувати
Дебела, І. (2024). ЕКСПЕРТНІ ОЦІНКИ В ЗАДАЧАХ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ: МЕТОД МУЛЬТИПЛІКАТИВНИХ ФУНКЦІЙ. Таврійський науковий вісник. Серія: Економіка, (20), 234-240. https://doi.org/10.32782/2708-0366/2024.20.28

Статті цього автора (авторів), які найбільше читають