CC BY
79
2014 НАУЧНЫЙ ВЕСТНИК МГТУ ГА № 202
УДК 659
МНОГОКРИТЕРИАЛЬНЫЕ МЕТОДЫ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ЗАДАЧАХ ТРАНСПОРТНОЙ ЛОГИСТИКИ
О.Ф. БЫСТРОВ, К.Н. БУГАЙ
Рассмотрена и проиллюстрирована примером из транспортной логистики система методов многомерной условной оптимизации ЕхС. Предложен альтернативный метод принятия решений на множестве вариантов по множеству показателей, объединяющий возможности всех моделей ЕхС.
Ключевые слова: логистика, многомерная условная оптимизация, система моделей ЕхС, задача выбора, альтернатива, критерий наибольшего результата.
Практика показала, что в системе маркетинга фирмы для выявления потребительских предпочтений в определенном сегменте рынка, в системе внутрифирменного менеджмента, при выборе поставщика, материала, канала сбыта, цены, покупателя, инвестиционного проекта, источника привлекаемых средств, делового партнера, варианта финансовой политики и пр. достаточно эффективны методы ЕхС [2], которые могут успешно использоваться практически в любой области, где требуется формально мотивированный выбор варианта. Система ЕхС является блоком моделей, которые позволяют решать задачу выбора на множестве вариантов по множеству показателей.
Исходные данные для ЕхС представляют матрицей ихт оценок качеств отдельных
видов (модификаций) выбираемых объектов, где 1= 1, 2, ..., п - количество признаков, оценивающих вариант объекта (модель); ] = 1, 2,., т - количество сравниваемых объектов. При этом - оценка в баллах соответствия 1-го качества лицом, принимающим решение (ЛИР).
Обычно используется диапазон балльных оценок 0-И0.
Уровень в 10 баллов - высшая оценка; 0 - худшая оценка. Как правило, нулевой уровень (полное несоответствие) является гипотетической ситуацией. Часто на практике балльные оценки начинаются с 1.
В зависимости от решаемой задачи может использоваться одна из моделей ЕхС. Рассмотрим следующий пример.
Услуги различных авиакомпаний по ряду потребительских свойств оценены экспертами в баллах (табл. 1).
Таблица 1
Авиаком- Цена Без- Грузо- Избира- Качество Дополни-
пании опас- подъем- тельность к обслужи- тельные
ность ность виду груза вания услуги
^2) ^3) ^4) ^5) ^6)
А1 9 6 8 8 5 7
А2 6 6 7 9 8 7
А3 5 6 5 6 8 5
А4 6 6 5 6 8 8
А5 8 7 7 9 8 8
А6 6 6 7 6 9 6
Эталон 8 7 8 9 8 7
В качестве эталона, как правило, выбирается компания - лидер рынка перевозок.
Многокритериальные методы принятия решений в задачах
15
1. Доминантная модель
Выбирается наиболее важный, по мнению ЛПР, показатель, например W1 - цена. Решением является вариант, обладающий высшей оценкой по данному показателю. Это альтернатива А1.
2. Модель ограничений
На значения каждого показателя ЛПР накладывает ограничения, которые записываются в виде неравенств. Решением задачи являются варианты, удовлетворяющие всем неравенствам.
Пусть Wi > 6. Тогда решением задачи являются авиакомпании А2, А5, и А6.
3. Разделительная модель
Аналогична предыдущей модели, но с той разницей, что исходное множество показателей сужается за счет исключения ряда незначимых показателей. Пусть, по мнению ЛПР, незначимыми показателями являются W3 и W6.
В этом случае решением задачи являются авиакомпании А2, А4, А5 и А6.
4. Лексикографическая модель
Исходное множество показателей ЛПР ранжирует по важности, например: W1, W2, W5, W4, W3, W6.
Решением является вариант, имеющий наибольшую оценку в баллах по самому важному показателю. Если таких решений 2 и более, варианты первого этапа сравнивают по 2-му по важности показателю и т.д. до момента, пока в списке оптимальных вариантов останется лишь один вариант.
Решением задачи является авиакомпания А1.
5. Метод последовательных уступок
В данном методе все показатели также ранжируются по важности. Выбирается вариант, имеющий высшую оценку по самому важному показателю. Данная альтернатива подвергается более детальному анализу. Может оказаться, что полученное решение по какой-либо причине не удовлетворяет ЛПР. Тогда требование к наиболее важному показателю снижается, и выбирают варианты, соответствующие новому, меньшему значению наиболее важного показателя. Среди полученного подобным образом подмножества альтернатив выбирается вариант, обладающий наибольшим значением по второму по важности показателю и т.д. до принятия окончательного решения. В рассматриваемом примере решением задачи является авиакомпания А5.
6. Метод прямой комплексной оценки
В данном случае решение принимается по критерию min суммы отклонений от тах значения каждого показателя
u: minE(10 - Wij). i j
Решением задачи является авиакомпания А5.
7. Модель соответствия эталону
Критерием принятия решений является min расстояния между исследуемыми и эталонным вариантами в факторном пространстве
U: min sqrt[E^i - Wij)2]. i j
Решением задачи по данному методу является вариант А5.
Комплексное применение системы ExC связано с выбором варианта, который чаще других фигурирует как решение в отдельных моделях. Очевидно, это альтернатива А5.
Методы ExC широко применяются при решении задач, связанных с выбором товара, поставщика, покупателя, материала, цены, условий расчетов, инвестиций, кредитов и пр. Они отличаются простотой расчетов, легко реализуются на ПК. Вместе с тем существует и получает все большее признание исследователей вычислительная процедура, построенная на основе следующего алгоритма [1]:
1. Сформировать систему показателей и проранжировать их по важности в соответствии с личными предпочтениями ЛПР.
16
О. Ф. Быстров, К.Н. Бугай
2. Определить весовые коэффициенты каждого показателя и нормировать полученные результаты их суммой.
3. Отобрать альтернативы для сравнения и проранжировать их по предпочтительности по каждому показателю в соответствии с приоритетами ЛПР.
4. Определить весовые коэффициенты сравниваемых вариантов по каждому показателю и нормировать полученные результаты их суммой.
5. Рассчитать значения обобщенного показателя как значения аддитивно-мультипликативной свертки для каждого варианта.
6. По критерию наибольшего результата принять решение о выборе варианта.
Применение данного метода в рассмотренном примере также привело к решению А5.
Как следует из изложенного, этот метод объединяет возможности рассмотренных вычислительных процедур и позволяет решать реальные задачи выбора без ограничений на число альтернатив, количество и вид используемых показателей.
ЛИТЕРАТУРА
1. Быстров О.Ф. Инвестиционные рейтинги сложных экономических систем: теория, технология расчета, практика. - М.: Изд-во МГОУ, 2007.
2. Малых В.В. Современные методы практического маркетинга. Стратегии, прикладные методы, тренинги и практикум. - М.: Изд-во МПСИ, 2006.
MULTIDIMENSIONAL CONDITIONAL OPTIMIZATION IN LOGISTICS WITH USE OF METHODS OF DECISION-MAKING ON THE SET OF ALTERNATIVES ON THE SET OF INDICATORS
Bystrov O.F., Bugay K.N.
The system of methods of multidimensional conditional optimization of ExC is considered and illustrated with an example from transport logistics. The alternative method of decision-making on a set of options on a set of the indicators, uniting possibilities of all ExC models is offered.
Key words: logistics, multidimensional conditional optimization, system of the ExC models, problem of a choice, alternative, criterion of the greatest result.
Сведения об авторах
Быстров Олег Филаретович, 1950 г.р., окончил РВКИУ им. Маршала СССР Бирюзова С.С. (1973), кандидат технических наук, доктор экономических наук, профессор кафедры логистики и управления транспортными системами МГУПС «МИИТ», автор более 60 научных работ, область научных интересов — математические методы в экономике, оценка инвестиционных рейтингов в системе управления экономикой, инвестиционные стратегии, антикризисное управление и др.
Бугай Кристина Николаевна, окончила МГУПС «МИИТ» (2013), аспирантка МГУПС «МИИТ», область научных интересов - транспортная логистика.
