Экспертные системы принятия решений

Abstract

Запропоновано підхід до прийняття складних технічних і економічних рішень у тих випадках, коли є недостатніми (або відсутні) відомості про експериментально-статистичні дані, необхідні для побудови регресійних моделей критеріальних функцій. Становище ускладнюється в тому випадку, коли рішення приймається за кількома суперечливими критеріями якості. В умовах гострої нестачі експериментальних даних пропонується отримувати необхідну інформацію («квазіекспериментальні» дані) від експертів — фахівців, які мають достатній досвід у прийнятті рішень розглянутого класу. Кваліфікований спеціаліст (експерт), що має достатній досвід у прийнятті рішень даного класу, може зробити уявний експеримент. Він має уявити, якими будуть, на його думку, рівні критеріальних функцій у різних опорних точках факторів. У основі методу лежить індивідуальна думка (постулат), що висловлюється спеціалістом-експертом про оцінювану величину, виходячи зі свого професійного досвіду. Для оцінки деякої кількісної характеристики використовуються постулати не однієї, а кількох осіб, компетентних у цьому питанні. Передбачається, що «справжнє» значення невідомої нам кількісної характеристики знаходиться всередині діапазону оцінок експертів і «узагальнена» колективна думка є більш достовірною. Для вирішення даної проблеми робиться підхід багатокритеріальної оптимізації із застосуванням нелінійної схеми компромісів. Дане дослідження дає можливість виявити основні тенденції розробки багатокритеріальних систем прийняття рішень за умов відсутності (чи браку) експериментальних даних. Наведено модельний приклад.An approach to making complex technical and economic decisions is proposed in cases where there is insufficient (or no) information about the experimental statistical data necessary for the construction of regression models of criterion functions. The situation is aggravated when a decision is made according to several conflicting quality criteria. In conditions of an acute shortage of experimental data, it is proposed to obtain the necessary information («quasi-experimental» data) from experts - specialists with sufficient experience in making decisions for the class in question. A qualified specialist (expert) with sufficient experience in making decisions for this class can perform a thought experiment. He must imagine what, in his opinion, the levels of criterion functions will be at various reference points of factors. The method is based on an individual opinion (postulate), expressed by a specialist-expert about the estimated value, based on his professional experience. To assess a certain quantitative characteristic, the postulates of not one, but several persons competent in this issue are used. It is assumed that the «true» value of the unknown quantitative characteristic is within the range of expert assessments and the «generalized» collective opinion is more reliable. To solve the problem under consideration, a multicriteria optimization approach is taken using a nonlinear trade-off scheme. This study makes it possible to identify the main trends in the development of multi-criteria decision-making systems in the absence (or lack) of experimental data. A model example is given