CC BY
50
Информационное агентство INNOV.RU | Понедельник, 10 июля 2017 г. 13:51
INNOV
РОССИИСКИИ БИЗНЕС ON-LINE
Иннов: электронный научный журнал
Главная страница журнала
Экономические науки
Технические науки О журнале Редакция Общая лента Выпуски
Опубликовать статью. Авторам
1 О
intrening.su и
Со 100 Рублей до первого Миллиона
План системного заработка на бирже. Узнай нашу стратегию на мастер-классе!
Яндекс.Директ
Многокритериальные и многоуровневые задачи выбора (на пр автомобилей сегмента LCV)
Multi-criteria and multi-level selection tasks (On an example cars of segment LC
УДК 33
26.06.17 9:29
< 24
Выходные сведения: Корнилов ДЛ., Первышин М.Н., Корнилова Е.В. Многокритериальные и многоуровневые задачи выбора (на примере автомобилей сегмента LC\r) //Иннов: электронный научный журнал, 2017. №2 (31). URL:
http://www.innov.ru/science/economy/mnogokriterialnye-i-mnogourovnevye-/
Авторы:
Корнилов Дмитрий Анатольевич
Академик РАЕН, доктор экономических наук, профессор кафедры «Менеджмент и государственное управление» Нижегородского государственного университета им. Н.И. Лобачевского, Нижний Новгород, Российская Федерация, e-mail: [email protected]
Первышин Михаил Николаевич
Доцент кафедры «Создание продукта в автомобилестроении» ФГБОУ ВО Нижегородский государственный технический университет им. Р.Е. Алексеева, Нижний Новгород, Российская Федерация, e-mail: [email protected]
Корнилова Елена Валерьевна
кандидат экономических наук, доцент кафедры «Энергетика, экономика, прикладная математика» Дзержинского политехнического института (филиала) ФГБОУ ВО Нижегородский государственный технический университет им. Р.Е. Алексеева, Дзержинск, Российская Федерация, e-mail: elena.maramohina@ yandex. ru
Authors:
Kornilov Dmitrii Anatolievich,
doctor of sciences in economics, professor of chair «Management and State Administration», Lobachevsky State University of Nizhni Novgorod
e-mail: [email protected]
Pervyshin Mikhail Nikolayevich,
docent of the chair «Product creation in the automotive industry» the Nizhny Novgorod state technical university of R. E. Alekseev e-mail: [email protected]
Kornilova Elena Valeryevna,
candidate of economic sciences, docent of the chair «Energy, Economy, Applied Mathematics» the Dzershinsk Polytechnical Institute of the
Nizhny Novgorod state technical university of R.E. Alekseev e-mail: [email protected]
Ключевые слова: дерево потребительских свойств, стоимость, цена, потребительские характеристики, выбор вариантов, выбор альтернатив, количественные и качественные факторы, критерии, определение приоритетов и весов, формирование шкал, конкурентоспособность, методика, оценка, зависимость
Keyword: tree of consumer properties, cost, the price, consumer characteristics, the choice of options, the choice of alternatives, quantitative and qualitative factors, criteria, the definition of priorities and weights, the formation of scale, rnmpetitiveness, technique, assessment, dependence
Аннотация: В статье рассмотрены варианты структурирования задачи потребительского выбора на осн иерархии количественных и качественных факторов, а именно рассмотрен процесс выбора и принятия эффек многокритериальных, многоуровневых и многофакторных задачах. Процесс выбора базируется на экспертны постепенной свёртке на каждом уровне анализа.
Применяемые методы — экспертных оценок, «дерева решений», группировки, свертки показателей, балльных коэффициентов, корреляции, функционально-стоимостного анализа, анализа иерархий, парных сравнений.
Рассмотрены два разных варианта (процесса) принятия решений с учетом обозначенных выше методов на пр выбор автомобиля из сегмента LCV (Light Commercial Vehicle или лёгкий коммерческий автомобиль) на основе результатов экспертных оценок; пример 2 - выбор легкового автомобиля В класса методом анализа иерархи;
Первый вариант постановки и решения задачи предполагает, что мнения экспертов изначально уже согласо адаптировать задачу под более разнообразные цели. Второй вариант принятия решений на основе МАИ пред возможность выявления степени согласованности мнений экспертов, но при этом требует более сложныхра при увеличении количества уровней сравнения, количества качественных и количественных факторов. Главн рассмотренных вариантов (процессов) решения задач выбора является четкое осознание структуры анализи счет построения «дерева решения».
Annotation: Variants of structuring of problems of consumer choice on the basis of construction of a hierarchy of qua qualitative factors are considered in the article. The process of choosing and making effective decisions in multicriteria, multifactorial problems is considered. The selection process is based on expert assessments.
Methods: expert assessments, decision trees, groupings, convolution indicators, scores, weights, correlation, functional hierarchy analysis, paired comparisons.
In the article the authors reviewed two examples: Example 1 - selection of a car from the LCV (Light Commercial Vehia the linear convolution of the expert evaluation results; Example 2 - the choice of a car "B" class by the method of analys (MAH).
The first version of the formulation and solution of the problem assumes that the opinions of experts were initially agre to adapt the task to more diverse purposes. The second variant of decision-making on the basis of the MAH assumes the identifying the degree of agreement between the experts' opinions, but it requires more complex calculations, especially comparison levels and the number of qualitative and quantitative factors increase. The main advantage of the discusse of the decision of problems is a clear understanding of the structure of the analyzed problem by building a "tree of decis
Введение
Достаточно часто мы сталкиваемся с проблемой принятия эффективного управленческого решения на основе множества критериев и при наличии множества количественных и качественных факторов, которые требуется при этом учитывать. Сравнение различных вариантов и альтернатив сложно осуществлять, когда задача не структурирована, а критерии выбора не определены. Для структурирования проблемы выбора эффективного решения определяют цели, соответствующие им критерии принятия решения, множество значимых количественных и качественных факторов, а также выявляются все возможные альтернативы. В результате осуществляется построение дерева решения проблемы, определяются методы решения. При этом важным построение иерархии сравниваемых факторов с учетом их значимости и уровней группировки [1, 2].
многокритериальной, многофакторной, многоуровневой и может предполагать множество вариантов решени методов. Поэтому итоговый вариант решения зависит от принятых допущений, а выбор эффективного ре возможность четко структурировать анализируемую задачу [3, 4].
Материалы и методы
В данном исследовании будет рассмотрено два примера структурирования задачи потребительского выбора н иерархии количественных и качественных факторов. В первом случае будет рассмотрена задача выбора автомо! на основе линейной свертки результатов экспертных оценок (начало статьи - Иннов: электронный научный журн во втором - выбор легкового автомобиля В класса методом анализа иерархий (МАИ) (окончание статьи - Иннов: э журнал, 2017. №3 (32)).
Пример 1. Выбор автомобиля из сегмента LCV (Light Commercial Vehicle) на основе линейной све экспертных оценок.
Структурируем процесс выбора. Определим цель, методы, альтернативы, количественные и качественные факто задачи и критерии. А затем построим дерево решения и примем наиболее эффективное решение, т.е. сделаем сегмента LCV.
Цель - выбор автомобиля из сегмента LCV для грузовых перевозок мебели по городу. В более общем случае, в качестве цели, может быть обозначена разработка:
• Методики оценки потребительских характеристик (ПХ) автомобиля на основе экспертных оценок, т.е. вы! рыночной цены конкретной модели автомобиля его итоговой оценке потребительских характеристик (ПХ).
• Методики оценки стоимости потребительских характеристик (ПХ) на основе экспертных оценок и рыночнь ценности отдельных свойств автомобиля для потребителя. Аналогичная цель рассматривается при примен стоимостного анализа (ФСА) или при выявлении стоимости отдельных функций (основных, вспомогательн [17, 18].
Более конкретные задачи в данном примере не детализированы. Однако, в качестве задач можно бы минимизацию затрат на перевозку мебели, возможность широкой диверсификации перевозок мебели, ма1 перевозок мебели, специализацию перевозок на определенных категориях мебели и др.
Методы - метод экспертных оценок, метод «дерева решений», метод группировки, метод свертки показател оценок, метод весовых коэффициентов.
Альтернативы - это все возможные автомобили сегмента LCV. В данном примере количество альтернатив бы Выборка может быть сделана на основе рейтингов популярности моделей и марок автомобилей LCV сегмент (табл. 2,3). Сравниваемые автомобили: Volkswagen Transporter T5, Ford Transit, Fiat Ducato, Mercedes-Benz Sp Citroen Jumper, Iveko Daily, Opel Movano, Renault Master, Газель Бизнес.
Количественные и качественные факторы - цена, расход топлива, стоимость владения, грузоподъемность скорость, мощность двигателя, высота, ширина и длина кузова, дорожный просвет и т.д. В данной задаче будет р количественных и качественных факторов, которые в дельнейшем будут структурированы. В результате составлено дерево значимых факторов из 3-х уровней (см. табл. 1).
Критерии оценки - максимум баллов при свертывании уровней «дерева факторов» по каждой из альтернатив. В итоге процесс выбора автомобиля может состоять из следующих этапов:
1. Формулировка основных принципов и тезисов оценки стоимости (весомости) 1. Описание границ характерных показателей для автомобилей и анализируемом
3. Формирование профиля нотеш^иального потребителя автомобиля н
4. Фор миро панне ключевых представителей моделей автомобилей-аналогов it
5. Формирование основных групп потребительских характеристик (ПХ), отображающих основные пшребиз'ельские свойства авгомобилей-аналшч>н
6. Уточнение перечня показателей в каждой неосновных групп потребительских характеристик авто мобилен-ап ало гон анализируемого сегмента (например, в сегменте
I. Описание границ изменения каждого из показателей ПХ
N. Формирование принципов оценки количественных и качественных показателей
Определение весомости отдельных показателей в каждой из основных групп [IX
II. Выбор модели автомобиля или группы моделей автомобилей на основе Результаты и обсуждения
В связи с ограничением объема статьи укрупним этапы процесса выбора модели автомобиля. Этап 1. Дерево свойств (факторов) автомобиля сегмента LCV
Составим таблицу детализации факторов выбора автомобиля сегмента LCV. Предварительно экспертами были с значимые факторы, которые были сгруппированы и детализированы для построения «дерева свойств» до 3-го ур
Многокритериальные Таблица
и многоуровневые задачи выбора (на примере автомобилей сегмента LCV) 1 1 - Дерево свойств (факторов) автомобиля сегмента [6, 9].
№ Характеристика I уровня Характеристика II уровня Характеристика III уровня
1 ] (снопом уровень
1.1 Стоимость владения и эксплуатации
Постоянные затраты;
1.1.1 Налоги
1.1.2 Страховка
Эксплуатационные запреты;
1.13 Запреты на ТО и стоимость ыормо-часг
1.1.4 Раскол топлива в рублях на 100 км
1.2 Стоимость запчастей (на 3 года пользования)
2 Парамефы про и зводител ь е юсти
2.1 Грузовместимость и пассажи ровмеепш ость
2.1.1 Гру:ю подъем 1гость, кг
2,1,2 Объем кузова, мЗ
2.1. J Площадь кузова, н2
2.1.4 Высота кузова, мм
2,1,5 Длина кузова, мм
2.1.6 П ассажи ров мест имость
2,1,7 Наличие вариантов кабин
2.1.8 Наличие вариантов базы (длины/высот
2.1.9 Запас хода, км
2.2 П огруэ кя-р аз гру зк а, кропление грузи
2.2.1 погрузочная высота
2.2.2 ширила для пОгру&ки
2.2.3 кратность 1 е.еон енди количеству стандартных поддонов
2.2.4 условия закреплении и защиты груза
3 Г>ртнойнкаП ездовой комфорт и дизайн
3.1 комфорт посадки и размещения
рабочее место родителя
3.1.1 удобство посадки, ре^лировки ендень
3.1.2 наличие регулировки руля
3.1.3 материал интерьера, обивки сидений
3.2 Комфорт езлы
3.2.1 обзорность передним
3.2.2 обзорность через зерканц
3.2.3 плавность хода и вибрации
3.2.4 внуфенний шум
микроклимат
3.2.5 оффекгн вностьототггелл
3.2.6 эффективность вентиляции
3.2.7 наличие кондиционера
3.3 Комфорт управления
3.3.1 элекгроетеклоподъемники
3.3.2 ОбОГрСВ '.1 |'С'С-: с . с С к.:-II и: рч'оноч ■ 1С"М ЗОН1.1 стеклоочистителей
3.3.3 олектрорегулироика/обофса зеркал
3.3.4 наличие ГУР
3.3.5 наличие бортового компьютера
3.4 Дизайн
3.4.1 Временная новизна модели
3.4.2 Сочетаемость составных элементов экстерьера
3.4.3 Сочетаемость составных элементов интерьера
4 Повеление ТС й дорожник уело 10еях
4.1 разгонная динамика
4.1.1 максимальная скорость, км/ч
4,1.2 удельная мощность, квт/т
4.1.3 удобство управления разгоном
4,2 тормозная динамика
4.2.1 удобство управления замедлением
4.2,2 наличие АБС
4,2.3 система экстренного торможения (ЕВА)
4,3 управляемость и безопасность
4.3.1 субъектная|ьес оценки управляемости
4.3.2 наличие систем курсовой устойчивое-™
4.3.1 наличие полушек безопасности
4,4 проходи мость
4,4,1 дорожный просвет
4.4.2 размеры колес и шнв
4.4.3 снесы кучова
4.4.4 защищенность агрегатов днища
5 Эксплуатация, надежность
5,1 IH>KÜ4ÜTiMIH 1.,C.:U1I4:1 и
5.1.1 гарантийный период
5.1.2 межсервисный пробег
5.1.3 качестпо сборки
5.1.4 коррозионная стойкость
5.2 эксплуатационные характеристики
5,2.1 наличие предпускового подогревателя
5.2Л приспособленность к еамообел уж иканию
5.4 .: емя ищи I ы от посягательств
5.4,1 противоугонная сигнализация
5.4.2 нммобилайэер
5.4.3 центральный замок с ДУ
S.5 экологи'шость
5,5.1 Эколо1"ичсский класс
5.5.2 Соответствие требованиям по утилизацин(Еи)
Этап 2. Методика экспертной оценки факторов (показателей) автомобилей.
Эксперты определяют весомость каждого фактора (показателя) первого, второго и третьего уровней:
где а^ - вес показателя первого уровня (сумма всех весов показателей первого уровня равна 1);
Zm
1=1
Ьц=1
, (2)
где Ь^ - вес показателя второго уровня (сумма всех весов показателей второго уровня равна 1);
где скр - вес показателя третьего уровня (сумма всех весов показателей третьего уровня равна 1).
Далее эксперты оценивают в баллах каждый показатель нижнего уровня для каждой модели автомобиля. В данн дают балльную оценку Хщ: от 0 до 10. Чем лучше показатель, тем выше балл.
Сделаем оценку ПХ автомобиля на основе методов экспертных оценок, группировки, свертки показателей, баллы коэффициентов [11, 13].
Итоговая оценка потребительских характеристик (ПХ) для t модели автомобиля будет определяться по формуле:
(4)
Максимальное значение для идеального автомобиля с наилучшими показателями будет равно 10. Этап 3. Отбор альтернатив (моделей автомобилей) для сравнения.
Проведем обзор популярных в РФ моделей и марок автомобилей сегмента В таблицах представлена 10-ка РФ автомобилей и марок по версии аналитического агентства Автостат (см. табл. 2, 3) [5, 19].
Таблица 2. Топ-10 марок рынка в РФ, 2016 год (шт.)
№ марка декабрь'16 декабрь' 15 16/15, % 2016 2015 16/15,%
1. GAZ 5 804 4 174 39,1 41 796 38 419 8,8
2. УАЗ 2 649 2 467 7,4 18 849 20 320 -7,2
3, MERCEDES 861 704 22,3 6 605 8 899 -25,8
4. FORD 853 612 39,4 5 003 4 279 16,9
5. LADA** 721 510 41,4 7 747 7 002 10,6
6. VOLKSWAGEN 6Й7 427 56,2 4 614 3 047 51,4
7. FIAT 205 280 -26,8 2 073 3 716 -44,2
8. HYUNDAI 183 114 60,5 1 561 1 205 29,5
9. PEUGEOT 126 63 100,0 1 189 1 421 -16,3
10. CITROEN 104 75 38,7 919 1 081 -15,0
ВСЕГО по России 12 341 9 693 27,3 92 700 92 5S0 0,1
Таблица 3. Топ-10 моделей рынка LCV* в РФ, 2016 год (шт.)
№ модель декабрь' 16 декабрь'15 16/15,% 2016 2015 16/15,%
1, GAZ GAZELLE NEXT 2 465 1 417 74,0 18 687 13 308 40,4
2. УАЗ 3909 1 372 1 238 10,8 9 179 9 945 -7,7
3. GAZ 3221 1 288 704 83,0 5 101 3 720 37,1
4, GAZ 3302 1 216 1 066 14,1 10 449 12091 -13,6
5. FORD TRANSIT 851 598 42,3 4 941 3 860 28,0
6. MERCEDES SPRINTER 680 546 24,5 4 991 6 829 -26,9
7. УАЗ 2206 638 864 -26,2 4 295 7 477 -42,6
8. I.ADA LARGUS VU 606 422 43,6 6 463 6 080 6,3
9. УАЗ 3741 378 1 - 2411 293 722,9
10. GAZ 2752 351 351 0,0 3 140 2 994 4,9
ВСЕГО но России 12 341 9 693 27,3 92 700 92 580 0,1
* с учетом коммерческих грузовиков и микроавтобусов.
Из табл. 2,3 видно, что в структуре LCV продаж в 2016 году более 60% составляют автомобили двух российских б шт.) и УАЗ (18 849 шт.). Из иномарок значительную долю занимают - Mercedes-Benz, Ford, Volkswagen (6 6С соответственно). В Т0П-10 этого списка также входят иномарки Hyundai, Fiat, Peugeot, Citroen и российская Lada.
Этап 4. Подведение итогов экспертных оценок и сравнение их с ценами автомобилей.
За последние 5 лет структура рынка частично изменилась, но основные игроки те же. В таблице 4 представ. 2012-2013 гг. Цены и результаты и проведенных расчетов ПХ на основе экспертных оценок представлены в та 2012-2013 гг.). Следует учесть, что эксперты расставляли баллы с учетом цели использования автомоби (факторов) автомобиля (см. табл. 1).
Таблица 4. Общая оценка потребительских характеристик автомобиля
№ Наименование Общая оценка ПХ Цен
1 Vo lks wagenTr aiisp orter Т 5 7,79 130
2 Ford Transit 7,9 126
3 Fiat Diicato 7,44 900
4 Mercedes-Benz Sprinter 8.01 166
5 Peugeot Boxer 7,86 122
б Citroen Jumper 8.05 103
7 Iveko Dailv 7,5 135
8 Opel Movano 8,05 107
9 Renault Master 7,57 103
10 Газель Бизнес 6.02 514
Далее определяется функциональная (линейная) зависимость между общей оценкой ПХ и реальной рыночной для выявления оптимальной цены (Рис. 1). Итоги расчетов для данного примера представлены в табл. 5.
Рисунок 1 - Зависимость между общей оценкой ПХ и реальной рыночной ценой автомобилей
Выводы
На основе выявленной функциональной зависимости производится расчет оптимальной цены для каждой из ана. аналогов (конкурентов) автомобилей (см. табл. 5), т.е. цены, соответствующей балльным оценкам ПХ.
Таблица 5. Соотношение реальных цен на автомобили и оценки их стоимости с точки зрения потребителя (о1 цена, соответствующая ПХ), 2012-2013 гг.
№ Наименование Общая оценка потребительских качеств Реальная стоимость, руб Oi це
1 Volkswagen Transporter Т5 7,79 1300000 11
2 Ford Transit 7.90 1264900 11
3 Fiat F>ucato 7,44 900000 11
4 Mercedes-Benz Sprinter 8.01 1668400 11
5 Peugeot Boxer 7,86 1221200 И
6 Citroen Jumper 8.05 1031000 12
7 Iveko Dailv 7,50 1350000 11
8 Opel Movano 8,05 1077500 12
9 Renault Master 7,57 1035600 11
10 Газель Бизнес 6,02 514500 89
Далее по итогам расчетов делается вывод о завышении рыночной цены модели (расчетная цена меньше рыноч (недооценке) рыночной цены (расчетная цена больше рыночной - выделено красным). При этом также не эластичность спроса и объемы продаж каждой из анализируемых моделей [6].
Пример 2. Выбор легкового автомобиля В класса методом анализа иерархий (МАИ) будет рассмотрен е «Применение метода анализа иерархий в многокритериальных и многоуровневых задачах выбора» (оконча электронный научный журнал, 2017. №3 (32)) [7, 8, 10, 15]
Библиографический список
1. Saaty Thomas L. Decision Making for Leaders: The Analytic Hierarchy Process for Decisions in a Complex Pennsylvania: RWS Publications. — ISBN 0-9620317-8-X (This book is the primary source for the sections in which it is i
2. Википедия. URL: http://ru.wikipedia.org/wiki (дата обращения: 24.06.2017).
3. Зайцев Д.А., Корнилов Д.А., Борисов С.А. Методика принятия решения по внедрению информаци инновационной деятельности на IT-предприятии // Фундаментальные исследования. 2015. № 12-3. С. 566-570.
4. Илларионов М.Г. Применение метода анализа иерархий в принятии управленческих решений // Актуальные п| права. 2009. № 1. С. 37-42.
5. Ключевые показатели парка LCV в России. Автостат. Аналитическое агентство. URL: https://www.autostat.ru/infc обращения: 24.06.2017).
6. Корнилов Д.А. Конкурентоспособность продукции как функция соответствия потребительских характеристик то Труды НГТУ. - Н.Новгород: Изд-во Нижегород. гос. техн. ун-т.,2011. №4(91) - С.263-275.
7. Корнилов Д.А., Зайцев Д.А. Оценка эффективности внедрения системы информационной безопасности с ис1 анализа иерархий // В сборнике: Экономическая безопасность России: проблемы и перспективы материалы II Ме практической конференции. 2014. С. 407-412.
8. Корнилов Д.А., Зайцев Д.А. Применение метода анализа иерархий при оценке эффективности исп информационного обеспечения деятельности предприятия // В сборнике: Управление большими систем всероссийской школы-конференции молодых ученых. 2014. С. 625-635.
9. Корнилов Д.А., Коникова Г.А., Незнахин М.Е. Методика оценки потребительских характеристик автомобилей. Ф потребительских свойств (часть 2) // Экономика и предпринимательство - М.: декабрь 2013, № 12 ч.3, - С. 619-623
10. Коробов В.Б., Тутыгин А.Г. Преимущества и недостатки метода анализа иерархий // Известия Российск педагогического университета им. А.И. Герцена. 2010.№ 122. С. 108-115.
11. Латыпова В.А. Оценка эффективности процесса обучения при наличии сложных открытых задач с помощью : Инженерный вестник Дона. 2016. Т. 40. № 1 (40). С. 35.
12. Ломазов В.А., Прокушев Я.Е. Решение задачи экономичного многокритериального выбора на основе метод; Научные ведомости Белгородского государственного университета. Серия: Экономика. Информатика. 2010. Т. 7. I
13. Надтока Т.Б., Виноградов А.Г. Свертка показателей при диагностике социально-экономического развития пред пути решения // Бизнес информ. 2013. № 3. С. 88-96.
14. Подиновская О.В. Метод анализа иерархий как метод поддержки принятия многокритериальных решений технологии моделирования и управления. 2010. № 1 (60). С. 71-80.
15. Подиновский В.В., Подиновская О.В. О некорректности метода анализа иерархий // Проблемы управления. 20
16. Татарских Б.Я., Федоров О.В. Организационно-технологические направления и резервы модернизац Российской Федерации // Новые технологии. 2010. №6. С. 7.
17. Корнилов Д.А., Морозова Г.А., Поляков Н.Ф. Методика определения стоимости на основе анализа потребител! Управление экономическими системами: электронный научный журнал. №3, 2012.
18. Корнилов Д.А., Незнахин М.Е. Методика оценки потребительских характеристик автомобилей. Теоретическ Экономика и предпринимательство - М.: декабрь 2013, № 12 ч.2, - С.845-848.
19. Российский рынок новых LCV в декабре 2016 года. Автостат. Аналитическое агентство. URL: https:// releases/28690/ (дата обращения: 24.06.2017).
20. Сафронов В.В. Сравнительная оценка методов "жесткого" ранжирования и анализа иерархий в зад ранжирования систем // Информационные технологии. 2011. № 7. С. 8-13.
21. Степанов С.Н., Осия Д.Л. Приближённый метод оценки показателей обслуживания заявок в иерархических се влияния поведения пользователя //
Т-Сотт: Телекоммуникации и транспорт. 2014. Т. 8. № 8. С. 93-96.
22. Цапенко М.В. Синтез глобальных оценок сравнительной эффективности инновационного потенциала регио науки. 2015. № 126. С. 53-58.
23. Федоров О.В., Голубцов Н.В., Гребенюк И.И. Ресурсосбережение в энергетике. Монография. Москва, 2011.
References
1. Saaty Thomas L. Decision Making for Leaders: The Analytic Hierarchy Process for Decisions in a Complex Pennsylvania: RWS Publications. — ISBN 0-9620317-8-X (This book is the primary source for the sections in which it is i
2. Vikipedija. http://ru.wikipedia.org/wiki.
3. Zajcev D.A., Kornilov D.A., Borisov S.A. Metodika prinjatija reshenija po vnedreniju informacionnogo obespe dejatel'nosti na IT-predprijatii // Fundamental'nye issledovanija. 2015. № 12-3. P. 566-570.
4. Illarionov M.G. Primenenie metoda analiza ierarhij v prinyatii upravlencheskih reshenij // Aktual'nye problemy ehkonon P. 37-42.
5. Klyuchevye pokazateli parka LCV v Rossii. Avtostat. Analiticheskoe agentstvo. URL: https://www.autostat.ru/infc obrashcheniya: 24.06.2017).
6. Kornilov D.A. Konkurentosposobnost' produkcii kak funkciya sootvetstviya potrebitel'skih harakteristik tovara ego stoii N.Novgorod: Izd-vo Nizhegorod. gos. tekhn. un-t.,2011. №4(91) - S.263-275.
7. Kornilov D.A., Zajcev D.A. Ocenka ehffektivnosti vnedreniya sistemy informacionnoj bezopasnosti s ispol'zovaniem m V sbornike: EHkonomicheskaya bezopasnost' Rossii: problemy i perspektivy materialy II Mezhdunarodnoj nauchno-pri 2014. P. 407-412.
8. Kornilov D.A., Zajcev D.A. Primenenie metoda analiza ierarhij pri ocenke ehffektivnosti ispol'zovaniya sist obespecheniya deyatel'nosti predpriyatiya // V sbornike: Upravlenie bol'shimi sistemami Materialy XI vserossijskoj shko uchenyh. 2014. P. 625-635.
9. Kornilov D.A., Konikova G.A., Neznahin M.E. Metodika ocenki potrebitel'skih harakteristik avtomobilej. Formirovanie svojstv (chast' 2) // EHkonomika i predprinimatel'stvo - M.: dekabr' 2013, № 12 ch.3, - P. 619-623.
10. Korobov V.B., Tutygin A.G. Preimushchestva i nedostatki metoda analiza ierarhij // Izvestiya Rossijsko pedagogicheskogo universiteta im. A.I. Gercena. 2010.№ 122. P. 108-115.
11. Latypova V.A. Ocenka ehffektivnosti processa obucheniya pri nalichii slozhnyh otkrytyh zadach s pomoshch'yu e Inzhenernyj vestnik Dona. 2016. T. 40. № 1 (40). P. 35.
12. Lomazov V.A., Prokushev YA.E. Reshenie zadachi ehkonomichnogo mnogokriterial'nogo vybora na osnove me Nauchnye vedomosti Belgorodskogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya: EHkonomika. Informatika. 2010. T. 7. № 14
13. Nadtoka T.B., Vinogradov A.G. Svertka pokazatelej pri diagnostike social'no-ehkonomicheskogo razvitiya predpri resheniya // Biznes inform. 2013. № 3. P. 88-96.
14. Podinovskaya O.V. Metod analiza ierarhij kak metod podderzhki prinyatiya mnogokriterial'nyh reshenij // Infor modelirovaniya i upravleniya. 2010. № 1 (60). P. 71-80.
15. Podinovskij V.V., Podinovskaya O.V. O nekorrektnosti metoda analiza ierarhij // Problemy upravleniya. 2011. № 1. P.
16. Tatarskih B.YA., Fedorov O.V. Organizacionno-tekhnologicheskie napravleniya i rezervy modernizacii mashii Federacii // Novye tekhnologii. 2010. №6. P. 7.
17. Kornilov D.A., Morozova G.A., Polyakov N.F. Metodika opredeleniya stoimosti na osnove analiza potrebitel'skih hai ehkonomicheskimi sistemami: ehlektronnyj nauchnyj zhurnal. №3, 2012.
18. Kornilov D.A., Neznahin M.E. Metodika ocenki potrebitel'skih harakteristik avtomobilej. Teoreticheskaya chast' (cha predprinimatel'stvo - M.: dekabr" 2013, № 12 ch.2, - S.845-848.
19. Rossijskij rynok novyh LCV v dekabre 2016 goda. Avtostat. Analiticheskoe agentstvo. URL: https://www.autostat.ru (data obrashcheniya: 24.06.2017).
20. Safronov V.V. Sravnitel'naya ocenka metodov "zhestkogo" ranzhirovaniya i analiza ierarhij v zadache gipervekt sistem // Informacionnye tekhnologii. 2011. № 7. P. 8-13.
21. Stepanov S.N., Osiya D.L. Priblizhyonnyj metod ocenki pokazatelej obsluzhivaniya zayavok v ierarhicheskih setya vliyaniya povedeniya pol'zovatelya //
T-Comm: Telekommunikacii i transport. 2014. T. 8. № 8. P. 93-96.
22. Capenko M.V. Sintez global'nyh ocenok sravnitel'noj ehffektivnosti innovacionnogo potenciala regiona // EHkonomic 126. P. 53-58.
23. Fedorov O.V., Golubcov N.V., Grebenyuk I.I. Resursosberezhenie v ehnergetike. Monografiya. Moskva, 2011.
f> Яндекс.Виджет^ОУ
архив: 2013 2012 2011 1999-2011 новости ИТ гость портала 2013 тема недели 2013 поздравления
Нравится 0
Купить, снять циан квартиру.
ЦИАН - продажа, аренда недвижимости. Подбор квартиры по параметрам, поиск по карте!
Реклама на INNOV.RU Партнеры История компании О компании Услуги Создать сайт Стена памяти Поиск
