Скачать презентацию Метод анализа иерархий МАИ Analytic Hierrarchy Process AHP Скачать презентацию Метод анализа иерархий МАИ Analytic Hierrarchy Process AHP

МАИ.ppt

  • Количество слайдов: 28

Метод анализа иерархий (МАИ) Analytic Hierrarchy Process (AHP) Томас Саати Метод анализа иерархий (МАИ) Analytic Hierrarchy Process (AHP) Томас Саати

Основные определения • Принятие решений – это деятельность, направленная на выбор варианта достижения цели. Основные определения • Принятие решений – это деятельность, направленная на выбор варианта достижения цели. • Цель – идеальное представление желаемого результата • Альтернативы – варианты принимаемых решений • Риск – отклонение от ожидаемого результата

• Лица, принимающие решения, занимаются выбором вариантов в проблемной ситуации, опираясь на знания. • Лица, принимающие решения, занимаются выбором вариантов в проблемной ситуации, опираясь на знания. (ЛПР)

Пример • Выбор марки мобильного телефона • ЛПР – будущий пользователь телефона • Покупка Пример • Выбор марки мобильного телефона • ЛПР – будущий пользователь телефона • Покупка – разрешение проблемной ситуации (на рынке множество предложений, то есть альтернатив) • Неопределенность – из-за невозможности оценить весь ценовой весь спектр предложений • Риск обусловлен реальным, а не рекламным качеством товара

Альтернативы описывают, оценивают и выбирают согласно критериям – правилам, задающим различия между вариантами решений, Альтернативы описывают, оценивают и выбирают согласно критериям – правилам, задающим различия между вариантами решений, с точки зрения предпочтений и требования ЛПР.

Критериями при выборе мобильного телефона могут быть наличие сенсорного экрана, удобство пользования фотокамерой, дизайн Критериями при выборе мобильного телефона могут быть наличие сенсорного экрана, удобство пользования фотокамерой, дизайн телефона и т. д.

• При принятии решения количественные показатели не всегда являются главными при выборе той • При принятии решения количественные показатели не всегда являются главными при выборе той или иной альтернативы. • Методы экспертных оценок – это методы организации работы со специалистами-экспертами и обработки мнений экспертов, выраженных в количественной и/или качественной форме с целью подготовки информации для принятия решений ЛПР

МАИ • В основе метода лежит представление системы, которая моделирует реальную проблему, в виде МАИ • В основе метода лежит представление системы, которая моделирует реальную проблему, в виде иерархической структуры • Иерархия – тип многоуровневой структуры, предусматривающий разделение системы на подсистемы по заданным классифицирующим признакам

Трехуровневая иерархия Цель F Критерии Kj K 1, K 2, K 3, K 4, Трехуровневая иерархия Цель F Критерии Kj K 1, K 2, K 3, K 4, K 5 Альтернативы Ak A 1, A 2, A 3 Альтернативы A 1, A 2, A 3 (k=1, …, 3) нижний ур-нь, 3 й Критерии K 1, K 2, K 3, K 4, K 5 (j=1, …, 5) промежуточный уровень, второй Цель F на первом уровне

• Как сильно влияют отдельные факторы самого низкого уровня на самый верхний уровень • Как сильно влияют отдельные факторы самого низкого уровня на самый верхний уровень структуры, то есть на цель процесса? • Необходимость определения приоритетов факторов, то есть интенсивности воздействия элементов каждого уровня на процесс достижения цели.

• Влияние факторов друг на друга и на верхние уровни структуры (цели) можно • Влияние факторов друг на друга и на верхние уровни структуры (цели) можно описать при помощи фундаментальной шкалы абсолютных значений • Для оценки приоритетности одного элемента из иерархии выбирается одно число из шкалы, характеризующее степень предпочтительности данного фактора по отношению к другому

Девятибалльная шкала абсолютных значений • « 1» равная предпочтительность две альтернативы одинаково предпочтительны с Девятибалльная шкала абсолютных значений • « 1» равная предпочтительность две альтернативы одинаково предпочтительны с точки зрения цели • « 2» слабая степень предпочтения промежуточная градация между равным и средним предпочтением • « 3» средняя степень предпочтения опыт эксперта позволяет считать одну из альтернатив немного предпочтительнее другой

• « 4» предпочтение выше среднего промежуточная градация • « 5» умеренно сильное • « 4» предпочтение выше среднего промежуточная градация • « 5» умеренно сильное предпочтение одна из альтернатив явно предпочтительнее другой • « 6» сильное предпочтение • « 7» очень сильное (очевидное) предпочтение одна из альтернатив гораздо предпочтительнее другой, подтверждено практикой

• « 8» Чрезвычайно сильное предпочтение промежуточная градация • « 9» Абсолютное предпочтение • « 8» Чрезвычайно сильное предпочтение промежуточная градация • « 9» Абсолютное предпочтение очевидность подавляющей предпочтительности одной альтернативы над другой имеет неоспоримое подтверждение

Первый шаг ЦЕЛЬ F КРИТЕРИИ K 1 K 2 A 1 АЛЬТЕРНАТИВЫ K 3 Первый шаг ЦЕЛЬ F КРИТЕРИИ K 1 K 2 A 1 АЛЬТЕРНАТИВЫ K 3 A 2 K 4 K 5 A 3

Второй шаг Парные сравнения значимости критериев (2 уровень) относительно цели (первый уровень) и альтернатив Второй шаг Парные сравнения значимости критериев (2 уровень) относительно цели (первый уровень) и альтернатив (3 уровень) относительно каждого критерия A= (aij) Матрица парных сравнений n x n, n – число альтернатив, (i, j=1, . . , n) Если элемент aij=a, то элемент aji=1/a Если Ai так же важен, как Aj, то aij=aji=1 aii=1 для всех i=1, . . , n

Например, а абсолютно ( « 9» ) предпочтительнее b a 1 9 b 1/9 Например, а абсолютно ( « 9» ) предпочтительнее b a 1 9 b 1/9 1

Положительная обратно симметричная матрица А 1 a 21 … a 1 n 1/a 21 Положительная обратно симметричная матрица А 1 a 21 … a 1 n 1/a 21 1 a 2 n … … … 1 1/an 2 …

Третий шаг. Вектор приоритетов • Перемножаем n элементов каждой строки, извлекаем корень n-й степени Третий шаг. Вектор приоритетов • Перемножаем n элементов каждой строки, извлекаем корень n-й степени из произведения, нормализуем полученные числа на единицу.

1, 495/(1, 495+3, 20+0, 668+0, 312)=1, 495/5, 677=0, 263 и так далее собств в-р 1, 495/(1, 495+3, 20+0, 668+0, 312)=1, 495/5, 677=0, 263 и так далее собств в-р F К 1 К 2 К 3 B A К 4 К 1 1 0, 33333 3 5 1, 495349 0, 26338 К 2 3 1 5 7 3, 201086 0, 56381 К 3 0, 3333 0, 2 1 3 0, 66874 0, 11779 К 4 0, 2 0, 14286 0, 3333 1 0, 312394 0, 05502 5, 677569 1

• Вычислим n числовых весов w 1, w 2, …, wn, которые соответствуют • Вычислим n числовых весов w 1, w 2, …, wn, которые соответствуют абсолютным приоритетам факторов А 1, А 2, …, Аn относительно фактора Кm • Вектор абсолютных приоритетов -это главный собственный вектор матрицы А, то есть собственный вектор матрицы парных сравнений, отвечающий максимальному собственному значению матрицы Lmax. Aw=Lmax. W

Четвертый шаг • Умножим матрицу парных сравнений справа на полученную оценку вектора приоритетов и Четвертый шаг • Умножим матрицу парных сравнений справа на полученную оценку вектора приоритетов и получим новый вектор Т. • Разделим каждую компоненту вектора Тj на соответствующую компоненту вектора приоритетов Aj, получим новый вектор Е={Тj / Аj} • Вычислив среднее арифметическое компонент этого вектора (Е 1+Е 2+…En)/n найдем приближение к числу Lmax

B F К 1 К 2 К 3 А Т E Lmax К 4 B F К 1 К 2 К 3 А Т E Lmax К 4 К 1 1 0, 33 3 5 1, 495 0, 26 1, 079 4, 099 4, 117 К 2 3 1 5 7 3, 201 0, 56 2, 328 4, 129 К 3 0, 33 0, 2 1 3 0, 668 0, 11 0, 483 4, 104 К 4 0, 2 0, 14 0, 33 1 0, 312 0, 05 0, 227 4, 134 5, 677 1 16, 46

Проверка на согласованность • В согласованной матрице наличие основного массива необработанных данных обеспечивает логически Проверка на согласованность • В согласованной матрице наличие основного массива необработанных данных обеспечивает логически обоснованные значения других величин • Индекс согласованности ИС=(Lmax – n)/(n-1), n-размерность матрицы Отношение согласованности ОС=ИС/ 0, 1

-математическое ожидание случайного индекса согласованности n 3 0, 58 4 5 6 7 8 -математическое ожидание случайного индекса согласованности n 3 0, 58 4 5 6 7 8 9 10 0, 9 1, 12 1, 24 1, 32 1, 41 1, 45 1, 53

Синтез обобщенных приоритетов • Чтобы определить глобальные приоритеты альтернатив Ak, записывают в матрицу локальные Синтез обобщенных приоритетов • Чтобы определить глобальные приоритеты альтернатив Ak, записывают в матрицу локальные приоритеты рассматриваемых Вариантов Ak по каждому критерию Kj. Затем каждый столбец этой матрицы умножается на приоритет соответствующего критерия Kj. Последующее суммирование по строкам дает компоненты вектора глобальных приоритетов альтернатив Ак

Оценки альтернатив (в столбцах указаны векторы приоритетов) K 1 K 2 K 3 K Оценки альтернатив (в столбцах указаны векторы приоритетов) K 1 K 2 K 3 K 4 F f 1 f 2 f 3 f 4 А 1 А 2 А 3 К 1 a 11 a 21 a 31 К 2 a 12 a 22 a 32 z 1=f 1*a 11+f 2*a 12+f 3*a 13+f 4*a 14 z 2=f 1*a 21+f 2*a 22*f 3*a 23+f 4*a 24 z 3=f 1*a 31+f 2*a 32*f 3*a 33+f 4*a 34 К 3 a 13 a 23 a 33 К 4 a 14 a 24 a 34

Литература 1. Саати Томас Л. Принятие решений. Метод анализа иерархий. – М. : Радио Литература 1. Саати Томас Л. Принятие решений. Метод анализа иерархий. – М. : Радио и связь, 1993. 2. Практикум по дисциплине «Теория и практика принятия решений» . Метод анализа иерархий. Метод аналитических сетей / сост. : В. М. Картвелишвили, Л. М. Колоскова, Л. Р. Петросян. – М. : ГОУ ВПО «РЭУ им. Г. В. Плеханова» , 2010.