Sphere
Войти

Применение анализа иерархий для решения задач выбора оптимальной альтернативы

Метод анализа иерархий (МАИ) – математический инструмент системного подхода к сложным проблемам принятия решений. Этот метод разработан американским ученым Томасом Л Саати в 1970 году, с тех пор он активно развивается и широко используется на практике.


3.1. Описание МАИ


В соответствии с МАИ, для реализации метода необходимо осуществить следующие

этапы.

  1. Очертить проблему и определить, что необходимо узнать.
  2. Построить иерархическую структуру. Иерархическая структура – это представление проблемы в виде перевернутого дерева, где каждый элемент, за исключением самого верхнего, зависит от одного или более выше расположенных элементов.
  3. Вершиной иерархии является Цель; элементы промежуточных уровней соответствуют Критериям, которые связывают цель с Альтернативами. Каждая Альтернатива – это дочерний элемент каждого из включающих ее Критериев.

    Пример иерархической структуры, представлен на рис.3.1.


    photoArticle


  4. Определить значимости критериев. Эту операцию под руководством лица, принимающего решение (ЛПР), осуществляет бригада экспертов, использующих методы групповых парных сравнений. Результаты сравнений переводятся в числа по шкале относительной важности Т. Саати (табл.3.2).
  5. Построить множество матриц парных сравнений для каждого из нижних уровней – по одной матрице для каждого элемента, примыкающего сверху уровня.
  6. Использовать иерархический синтез для получения наилучшего варианта (п.3).

3.1. Экспертное оценивание


В общем случае экспертное оценивание можно определить так: задано некоторое множество А={Аk} (k=1,2, …, n), альтернатив, которые нужно сравнить по


некоторому множеству критериев, с целью определения относительных коэффициентов значимости wk/

Парные сравнения приводят к матричной форме - квадратной матрице парных сравнений (табл.3.1).


Таблица 3.1


Матрица парных сравнений




А1

А2



Аn



А1

w1



w1

w1



w2



w1



wn



А2

w2



w1

w2



w2



w2



wn













Аn

wn



w1

wn



w2



wn



wn


В силу разнородности критериев оценки экспертами проводятся по шкале относительной важности (табл.3.2).

По соглашению сравнивается относительная важность левых элементов матрицы относительно диагонали с элементами наверху. Поэтому если элемент слева от диагонали матрицы важнее, чем элемент сверху диагонали, то в клетку заносится положительное число (от 1 до 9) в противном случае – обратное число (дробь).

Например, если элемент А воспринимается как «слегка более важный» (3 по шкале) относительно В , то считаем, что элемент В «слегка менее важен» (1/3 по шкале).

Относительная важность любого элемента сравниваемого с самим собой равна 1, поэтому диагональ матрицы содержит единицы.


Таблица 3.2


Шкала относительной важности


Интенсивность

относительной важности

Определения

Объяснения

1

Равная важность

Равный вклад двух видов деятельности в цель

3

Умеренное превосходство одного над другим

Опыт и суждения дают легкое превосходство одному виду деятельности над другим



5

Существенное или сильное превосходство

Опыт и суждения дают сильное превосходство

одному виду деятельности над другим





7





Значительное превосходство

Одному виду деятельности дают настолько сильное превосходство, что оно становится практически значимым



9



Очень сильное превосходство

Очевидность. Превосходство одного вида деятельности над другим подтверждается

наиболее сильно

2, 4, 6, 8

Промежуточные решения между двумя соседними суждениями

Применяются в компромиссном случае


3.4. Синтез приоритетов


Из группы парных сравнений формируется набор локальных приоритетов, которые выражают относительное влияние множества элементов на элемент, примыкающего сверху уровня.

Одним из способов определения приоритетов является вычисление геометрического среднего. Это можно сделать, перемножая элементы в каждой строке и извлекая корень n - й степени, где n – число элементов. Последовательность расчета составляющих вектора приоритетов представлена в табл. 3.3.


photoArticle


Здесь сумма = a1 + a2 + L + an .


3.4. Пример применения МАИ


Для уборки зерновых культур необходимо приобрести зерноуборочный комбайн. На рынке имеются машины четырех фирм: А, В, C, D одинакового целевого назначения. Какой зернокомбайн выбрать в соответствии с потребностями покупателя?


3.4.1. Представим задачу в иерархической форме


На первом (высшем) уровне находится общая цель «Зернокомбайн» (рис.3.1). На втором уровне втором уровне находятся четыре показателя (критерия), уточняющие цель. На третьем (нижнем) уровне находятся машины кандидаты (варианты решения), которые должны быть оценены по отношению к критериям второго уровня.


photoArticle


3.4.1. Составим матрицы попарных сравнений


4.1.1. Матрица попарных сравнений для уровня 2


Установим приоритеты критериев и оценим каждую из альтернатив по критериям, выявим тем самым самую предпочтительную из них. Для количественного определения сравнительной важности факторов и проблемной ситуации составим матрицу попарных сравнений (табл.3.4).


Таблица 3.4

Матрица попарных сравнений, построенная на основе

экспертных оценок


Общее удовлетворение комбайном

Пр.

Пз.

Нар.

Рт.

Ст.

Производительность (Пр)

1

5

4

5

3

Потери зерна (Пз)

1/5

1

1/2

2

1/2

Наработка (Нар)

1/4

2

1

2

1/4

Расход топлива (Рт)

1/5

1/2

1/2

1

1/2

Стоимость (Ст)

1/3

2

4

2

1


3.4.1.1. Матрицы попарных сравнений для уровня 3


В данном примере нужно составить пять матриц для третьего уровня по отношению к критериям второго уровня. Эти матрицы строятся по объективным показателям (табл.3.10), использующимся для сравнения комбайнов и взятых из протоколов испытаний, научной литературы, рекламных проспектов.






Таблица 3.5

Матрица парных сравнений для уровня 3 – сравнение вариантов

с точки зрения производительности


Производительность

A

B

C

D

A

1

13/21

13/12

13/18

B

21/13

1

21/12

21/18

C

12/13

12/21

1

12/18

D

18/13

18/21

18/12

1


Таблица 3.6

Матрица парных сравнений для уровня 3 – сравнение вариантов

с точки зрения потерь зерна


Потери зерна

A

B

C

D

A

1

3/2

2/2

3/2

B

2/3

1

2/3

3/3

C

2/2

3/2

1

3/2

D

2/3

3/3

2/3

1


Таблица 3.7

Матрица парных сравнений для уровня 3 – сравнение вариантов

с точки зрения наработки


Наработка

A

B

C

D

A

1

160/119

160/120

160/130

B

119/160

1

119/120

119/130

C

120/160

120/119

1

120/130

D

130/160

130/119

130/120

1


Таблица 3.8

Матрица парных сравнений для уровня 3 – сравнение вариантов

с точки зрения расхода топлива


Расход топлива

A

B

C

D

A

1

30/29

24/29

27/29

B

29/30

1

24/30

27/30

C

29/24

30/24

1

27/24

D

29/27

30/27

24/27

1


Таблица 3.9

Матрица парных сравнений для уровня 3 – сравнение вариантов

с точки зрения стоимости


Стоимость

A

B

C

D

A

1

1100/900

1050/900

1200/900

B

900/1100

1

1500/1100

1200/1050

C

900/1050

1100/1050

1

1200/1050

D

900/1200

1050/1200

1050/1200

1


Таблица 3.10


Сравнительные характеристики комбайнов


Показатель

A

B

C

D

Производительность, т/ч

13

21

12

18

Потери зерна, %

2

3

3

3

Наработка, час.

160

119

120

130

Расход топлива, л/ч

29

30

24

27

Стоимость, тыс. руб.

900

1100

1050

1200


3.4. Синтез приоритетов


Для данных, приведенных в табл.3.4, значение вектора приоритетов будут следующими (табл.3.11)


Таблица 3.11

Вектор приоритетов для второго уровня иерархий,

вычисленный на основе экспертных оценок


Общее удовлетворение комбайном

Вектор

приоритетов

Производительность

0,491

Потери зерна

0,099

Наработка

0,104

Расход топлива

0,086

Стоимость

0,220


В табл.3.12 представлены векторы приоритетов для третьего уровня иерархии, иллюстрирующие сравнительную желательность вариантов марок комбайнов по отношению к критериям второго уровня


Таблица 3.12

Векторы приоритетов для третьего уровня иерархий

Вариант решения

Производи- тельность

Потери зерна

Наработка

Расход топлива

Стоимость

1

2

3

4

5

6

А

0,203

0,3

0,235

0,302

0,292

B

0,328

0,2

0,228

0,225

0,239

C

0,188

0,3

0,284

0,227

0,250

D

0,281

0,2

0,253

0,246

0,291


Вычислим глобальные приоритеты. Для этого локальные приоритеты уровня 3 (табл.3.12) перемножаются на приоритеты соответствующих критериев уровня 2 (табл.3.11) и суммируются.



Вариант решения А:

КA=0,203 х 0,491+0,3х0,099+0,235х0,104+0,302х0,086+0,292х0,220=0,246

Вариант решения B:

КB=0,328 х 0,491+0,2х0,099+0,228х0,104+0,225х0,086+0,239х0,220=0,210

Вариант решения C:

КC=0,188 х 0,491+0,3х0,099+0,284х0,104+0,227х0,086+0,250х0,220=0,273

Вариант решения D:

КD=0,281 х 0,491+0,2х0,099+0,253х0,104+0,246х0,086+0,291х0,220=0,233



Вывод. На основе проведенных вычислений вариант C получает наивысший вес и, следовательно, является наиболее оптимальным.


3.4. Формализация алгоритма МАИ


Рассмотрим применение алгоритма на рассмотренном выше примере п.2.


3.4.1. Исходные данные:

Задание экспертных оценок для формирования табл.3.4



a21=1/5 a31=1/4 a32=2

a41=1/5 a42=1/2 a43=1/2 a51=1/3 a52=2 a53=4 a54=2

Задание сравнительных характеристик комбайнов (табл.3.10)


b11= 13

b11= 21

b11= 12

b11= 18

b11= 2

b11= 3

b11= 3

b11= 3

b11= 160

b11= 119

b11= 120

b11= 130

b11= 29

b11= 30

b11= 24

b11= 27

b11=900

b11=1100

b11=1050

b11=1200


3.4.1. Алгоритмы вычислений.


4.1.1. Расчет матрицы попарных сравнений, построенной на основе экспертных оценок (табл.3.4).


a11=1

a12=1/ a21

a13=1/ a31

a14=1/ a41

a15=1/ a51

a21

a22=1

a23=1/ a32

a24=1/ a42

a25=1/ a52

a31

a32

a33=1

a34=1/ a43

a35=1/ a53

a41

a42

a43

a44=1

a45=1/ a54

a51

a52

a53

a54

a55=1


Расчет среднего геометрического (табл.1.3)


photoArticle


Нормализация вектора приоритетов для второго уровня иерархий, вычисленного на основе экспертных оценок (результаты расчета табл.3.11)


Общее удовлетворение комбайном

Вектор

приоритетов

Производительность

x01 = a1 / a

Потери зерна

x02 = a2 / a

Наработка

x03 = a3 / a

Расход топлива

x04 = a4 / a

Стоимость

x05 = a5 / a


3.4.1.1. Расчет характеристик уровня 3


Организовать цикл k = 1, 2,L, 5 . Для каждого значения k вычислить:



a) матрицу парных сравнений для уровня 2
c11=1

c12=1/ c21

c13=1/ c31

c14=1/ c41

c21= bk1/ bk2

c22=1

c23=1/ c32

c24=1/ c42

c31= bk1/ bk3

c32= bk2/ bk3

c33=1

c34=1/ c43

c41= bk1/ bk4

c42= bk2/ bk4

c43= bk3/ bk4

c44=1


b) компоненты вектора приоритетов как среднее геометрическое по строке (табл.3.3)


photoArticle


c) сумму вычисленных значений среднего геометрического
a = a1 + a2 + a3 + a4 .


d) координаты нормализованного вектора приоритетов

xk1 = a1 / a xk 2 = a2 / a xk 3 = a3 / a xk 4 = a4 / a .


Замечание. Пункты a, b, c, d вычисляются для каждого значения k.

При k=1 формируется матрица парных сравнений вариантов с точки зрения производительности (табл.3.5). Результаты расчета – координаты вектора приоритетов (второй столбец табл.3.12).

При k=2 формируется матрица парных сравнений вариантов с точки зрения потерь зерна (табл.3.6). Результаты расчета – третий столбец табл.3.12.

При k=3 формируется матрица парных сравнений вариантов с точки зрения наработки (табл.3.7). Результаты расчета – четвертый столбец табл.3.12.

При k=4 формируется матрица парных сравнений вариантов с точки зрения расхода топлива (табл.3.8). Результаты расчета – пятый столбец табл.3.12.

При k=5 формируется матрица парных сравнений вариантов с точки зрения стоимости (табл.3.9). Результаты расчета – шестой столбец табл.3.12.

В результате получаем матрицу векторов приоритетов для третьего уровня иерархий (табл.3.12)


Вариант решения

Производи- тельность

Потери зерна

Наработка

Расход топлива

Стоимость

1

2

3

4

5

6

А

x11

x12

x13

x14

x15

B

x21

x22

x23

x24

x25

C

x31

x32

x33

x34

x35

D

x41

x42

x43

x44

x45


e) вычислить глобальные приоритеты
photoArticle

photoAccount
Опубликовано
imageviews 21
EDGESECTION Sphere