CC BY
14ПРИКАСПИЙСКИЙ ЖУРНАЛ: управление и высокие технологии № 2 (26) 2014 СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ, МОДЕЛИ И МЕТОДЫ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ, УПРАВЛЕНИЕ В ЧЕТКИХ И НЕЧЕТКИХ УСЛОВИЯХ
6. Operational analytical data processing: concepts and technologies. Available at: http://www.olap.ru/basic/olap_and_ida.asp (accessed 12 January 2013). (InRuss.)
7. Paklin N. B. Biznes-analitika: ot dannykh k znaniyam [Business intelligence: from data to knowledge], Saint Petersburg, Peter, 2012. 704 p.
8. SN 2.2.4/2.1.8.566-96. Sanitary norms. 2.2.4. Physical factors of the working environment. 2.1.8. Physical factors of the environment: manufacturing vibration, vibration in residential and public buildings. Moscow, 1996. (InRuss.)
9. Building Regulations: SNIP 2.01.07-85*. Load and impact. Moscow, 2005. (In Russ.)
10. DataMining - intellectual data analisys. Available at: http://www.iteam.ru/publications /it/section_55/article_1448/ (accessed 4 February 2013). (In Russ.)
11. FindSounds - Search the Web for Sound. Available at: http://www.findsounds.com/ (accessed 23 February 2013).
12. Matlab. Available at: http://matlab.exponenta.ru/matlab/default.php (accessed 10 January 2014). (In Russ.)
13. Matlab. Available at: http://www.mathworks.com/products/neural-network/code-examples.html (accessed 13 January 2014).
14. Matlab. Neural network. Available at: http://neural-networks.ru/Rasshirenie-protsedur-obucheniya/ (accessed 7 January 2014). (In Russ.)
15. Software for Data Mining, Analytics, and Knowledge Discovery. - Available at: http://www.kdnuggets.com/software/index.html (accessed 9 February 2013).
УДК 621.39: 004.02
ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА РАНЖИРОВАНИЯ МНОГОКРИТЕРИАЛЬНЫХ АЛЬТЕРНАТИВ (ELECTRE) ДЛЯ ВЫБОРА СКАНИРУЮЩИХ ПРИЕМНИКОВ И ТРАНСИВЕРОВ
Буй Ле Ван, аспирант, Астраханский государственный технический университет, 414056, Российская Федерация, г. Астрахань, ул. Татищева, 16, e-mail: builevan2010@gmail.com
В работе приведены результаты применения метода ранжирования многокритериальных альтернатив (ELECTRE) для рационального выбора сканирующих приемников и трансиверов. Алгоритм выбора оптимальных альтернатив по методу ELECTRE состоит из 7 основных шагов: установление важности критериев; вычисление индексов согласия; вычисление индексов несогласия; установление предельных значений для индексов согласия и несогласия; определение недоминируемой альтернативы из каждой пары альтернатив; определение первого ядра недоминируемых альтернатив; установление новых предельных значений индексов согласия и несогласия для определения следующих ядер недоминируемых альтернатив. Представлен конкретный пример выбора рациональных устройств по четырем критериям: чувствительности; длительности работы без перезарядки; количеству каналов; цене. Сделан вывод, что использование метода ранжирования многокритериальных альтернатив позволяет с относительно небольшими трудозатратами получить рациональное решение задачи оптимального выбора сканирующих приемников и трансиверов из числа представленных на рынке устройств.
Ключевые слова: метод ELECTRE, выбор, сканирующий приемник, трансивер, индекс согласия, индекс несогласия, альтернативы выбора, критерии выбора, ранжирование
PRIKASPIYSKIY ZHURNAL: Upravlenie i Vysokie Tekhnologii (CASPIAN JOURNAL: Management and High Technologies), 2014, 2 (26) SYSTEM ANALYSIS, MODELS AND METHODS OF DECISION-MAKING, MANAGEMENT IN CLEAR AND FUZZY TERMS
APPLICATION OF METHOD OF RANKING OF MULTICRITERIA ALTERNATIVES FOR CHOICE OF SCANNING RECEIVERS AND TRANSCEIVERS
Buy Le Van, post-graduate student, Astrakhan State Technical University, 16 Tatishchev St., Astrakhan, 414056, Russian Federation, e-mail: builevan2010@gmail.com
In this paper, results apply the method of ranking multi criteria alternatives (ELECTRE) to make rational choices scanning receivers and transceivers. Optimal alternatives selection algorithm is composed of seven steps with ELECTRE method: establishment importance of criteria; computation the indices consent; computation the indices of disagreement; set a limit value index of agreement, disagreement; non-dominated alternative definition from each pair of alternatives; determining first kernel of non-dominated alternatives; establish new limit index values of agreement and disagreement to determine the following kernels of non-dominated alternatives. A specific example of choice rational devices on four criteria: sensitivity, work without recharging, number channel and price. Concluded that the use of the ranking multi criteria alternatives will provide a rational solution to the problem of choosing scanning receivers and transceivers of the number of devices on the market.
Keywords: ELECTRE method, selection, scanning receiver, transceiver, the index of agreement, disagreements index, an alternative criterion ranking
Введение. Проблема выбора сканирующих приемников и трансиверов (СПиТ) в соответствии с фактическими требованиями пользователя (в отношении технических параметров, экономических и др.) является актуальной для многих потребителей, особенно работающих в сфере информационной безопасности, защиты от информационного шпионажа и т.п.
Задача оптимального выбора СПиТ - это многокритериальная задача, ее критерии были представлены в [17, 23]. Существуют различные методы и алгоритмы для решения такого класса задач, включая ранжирование многокритериальных альтернатив (ELECTRE), оптимальность по Парето [18, 24], анализ иерархий (АНР) [12] и др. Такие подходы к решению задач выбора рассмотрены, в частности, в работах [1-11, 13-15, 19-22].
Целью данной статьи является исследование особенностей применения метода ELECTRE при выборе сканирующих СПиТ.
Общая характеристика методов семейства ELECTRE. Методы этого класса предназначены для решения задач с уже заданными (известными) оценками для многокритериальных альтернатив. В отличие от метода анализа иерархий в методах ELECTRE не определяется количественно показатель качества каждой альтернативы, а устанавливается лишь условие превосходства одной альтернативы над другой. В настоящее время разработан ряд методов этого семейства (ELECTRE 1, ELECTRE 2, ELECTRE 3) [12]. В этой статье мы рассмотрим применение метода ELECTRE 1 для решения задачи выбора СПиТ.
Входными данными многокритериальной задачи выбора при применении этого метода являются следующие: состав критериев перечень альтернатив i4 = (fl1,fl2,...i!.,...,flj; значения критериальных оценок для каждой из альтернатив -ai , i = 1,т; j = \,п, которые представлены в табл. 1.
ПРИКАСПИЙСКИЙ ЖУРНАЛ: управление и высокие технологии № 2 (26) 2014 СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ, МОДЕЛИ И МЕТОДЫ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ, УПРАВЛЕНИЕ В ЧЕТКИХ И НЕЧЕТКИХ УСЛОВИЯХ
Таблица 1
Обозначения критериальных оценок альтернатив
---------Альтернативы Критерии^ -______ А Аг ... к
ei «11 а\2 «1„
е2 а2\ а 22 «2„
еш ашХ аш2 а тп
Алгоритм выбора оптимальных альтернатив по методу ELECTRE включает следующие шаги [16].
Шаг 1. Установление важности критериев.
С помощью лиц, принимающих решения (ЛПР), или экспертов устанавливаются важности критериев Д, i = \.т для каждого критерия. Значения важности критериев - это
целые положительные числа, которые тем больше, чем важнее соответствующий критерий.
Шаг 2. Вычисление индексов согласия.
Индекс согласия bf показывает степень согласия, т.е. превосходство Qf-й альтернативы над в -й альтернативой [16]:
/т
IA' а)
¿=1
где /+ - подмножество критериев, по которым альтернатива a f предпочтительнее, чем альтернатива . т.е. Cl^>aig, /е/+; подмножество критериев, по которым альтернативы
тО
a j . а ,, равнозначны, т.е. Cl^—ajg, / <Е / ; 1 - подмножество критериев, по которым альтернатива ctg предпочтительнее, чем альтернатива^, т.е. aig>(2(у, / <Е/ .
Из формулы (1) вытекают следующие свойства индекса согласия [12]: •
• fy =\, если подмножество / ~ пусто;
• bj- =0, если подмножества /+ и /° пусты;
• bj- сохраняет значение при замене одного критерия на несколько критериев с тем же общим весом.
На основании заданных оценок двух альтернатив строится таблица индексов согласия - ее строки и столбцы соответствуют множеству альтернатив. Обозначения для индексов согласия представлены в табл. 2.
Таблица 2
Индексы согласия
Альтернативы Альтернативы
а, ат аг а.
а, * ь„ Ьу.
а, ъ„ * ь2е
PRIKASPIYSKIY ZHURNAL: Upravlenie i Vysokie Tekhnologii (CASPIAN JOURNAL: Management and High Technologies), 2014, 2 (26) SYSTEM ANALYSIS, MODELS AND METHODS OF DECISION-MAKING, MANAGEMENT IN CLEAR AND FUZZY TERMS
a f Ьп ъп bk Ьм
а. К *
Шаг 3. Вычисление индексов несогласия.
Индекс несогласия .V ^ определяет уровень отрицания гипотезы о превосходстве
альтернативы яу по отношению к альтернативе . Индексы несогласия ^ определяются следующим образом [16]:
/ц}, (2)
где о' и а ^ - значения оценок альтернатив а„ и а,- по ¡-му критерию; Ь г - длина шкалы для ¿-го критерия. Она определяется как равная разности между максимальной и минимальной оценками по критерию е; :
Ь, = <1ах - , 1 = йп. (3)
Из формулы (2) вытекают следующие свойства индекса несогласия [12, 16]:
• о^1;
• =0. если подмножество / пусто;
• ^^ сохраняет значение при введении более детальной шкалы по ¿-ому критерию
при той же длине шкалы.
Представим таблицу индексов несогласия, в которой строки и столбцы соответствуют множеству альтернатив (табл. 3).
Таблица 3
Индексы несогласия_
Альтернативы Альтернативы
а х а2 an
а х * sn SH Sln
а2 s2l * S2S S2n
аJ sf i sf2 Sfg Sfn
ап S„2 Sng *
Шаг 4. Устанавливаются предельные значения для индекса согласия Ь(1) и индекса несогласия 8(1).
Шаг 5. Для каждой пары альтернатив ¿зу и производится сравнение индекса согласия Ь^ и индекса несогласия с предельными значениями Ь(1) и 8(1). Если Ь /я >Ь(1) и
^— 8(1), то альтернатива а / предпочтительнее, чем альтернатива . В противном случае альтернативы несравнимы, либо эквивалентны.
sfg = max {
ап
■а.
ПРИКАСПИЙСКИЙ ЖУРНАЛ: управление и высокие технологии № 2 (26) 2014 СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ, МОДЕЛИ И МЕТОДЫ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ, УПРАВЛЕНИЕ В ЧЕТКИХ И НЕЧЕТКИХ УСЛОВИЯХ
Шаг 6. Из множества альтернатив удаляется доминируемая. Оставшиеся - образуют первое ядро недоминируемых альтернатив. Альтернативы, входящие в ядро, могут быть либо эквивалентными, либо несравнимыми.
Шаг 7. Выполняется уменьшение предельного значения индекса согласия до значения Ъ(2) и увеличение предельного значения индекса несогласия до значения s(2). Далее осуществляется переход на шаг 5, чтобы выделить ядра с меньшим количеством альтернатив; результат - второе ядро недоминируемых альтернатив. Количество итераций определяется аналитиком, в последнее ядро входят наилучшие альтернативы. Последовательность ядер определяет упорядоченность альтернатив по качеству.
Использование метода ELECTRE для выбора сканирующих приемников и тран-сиверов. Эффективность использования устройства определяется по основным характеристикам (критериям), которые были рассмотрены (проанализированы) в [18, 23]. В данной работе с целью практического применения метода ELECTRE и демонстрации последовательности шагов выбора СПиТ мы описываем процесс классификации достаточно подробно.
Входные данные состоят из множества альтернатив А = {аь а2, а3, а4, а5, а6} и четырёх критериев, которые представлены в таблице 4 (эти критерии являются основными характеристиками, по которым выбираются СПиТ).
Исходное множество альтернатив
Таблица 4
~~—------^Альтернативы Показатели ~ ——-___ а х а2 аъ а4 а 5 «6
е 1 - чувствительность 1 цУ (25 kHz) v 0,2 0,25 0,25 0,25 0,2 0,16
е2- работа без перезарядки ^ (час) 15 8 8 9 10 10
е3- количество каналов ^ 69 32 16 16 16 207
е4 - цена (рубли) V 5960 5960 6355 7000 7000 7700
Примечание: в названии показателей знак 4- показывает, что лучшее значение соответствует минимуму, знак Т - что лучшее значение соответствует максимуму
Решение. Мы заменим критерии е1 на (-е1) и на (-64), для того, чтобы перейти от задачи минимизации к задаче максимизации по всем критериям. Скорректированная таким образом матрица представлена в табл. 5.
Множество альтернатив после изменения
Таблица 5
-——^^¿Альтернативы Показатели —-—_____ а ^ а2 аъ О 4 а 5 «6
ei —0,2 -0,25 -0,25 -0,25 -0,2 -0,16
е2 15 8 8 9 10 10
е3 69 32 16 16 16 207
е4 -5960 -5960 -6355 -7000 -7000 -7700
PRIKASPIYSKIY ZHURNAL: Upravlenie i Vysokie Tekhnologii (CASPIAN JOURNAL: Management and High Technologies), 2014, 2 (26) SYSTEM ANALYSIS, MODELS AND METHODS OF DECISION-MAKING, MANAGEMENT IN CLEAR AND FUZZY TERMS
Шаг 1. Установление важности критериев и длины шкалы критериев. Анализируя и оценивая критерии в отношении практических условий эксплуатации, мы выбираем важности Д, Д2, Д, Д4 (соответственно критериями еь е2, е3, е4):
Р1 (Чувствительность) = 2; Р2 (Работа без перезарядки) = 3; ¡Зъ (Количество каналов) = 2; РА (Цена) = 5.
Учитываем длины шкалы критериев Ь по формуле (3):
и = -0,16 -(-0,25) = 0,09;
Ь2= 15-8 = 7;
¿3=207- 16= 191;
Ь4= -5960 -(-7700)= 1740.
В результате получаем следующую таблицу данных для альтернатив (табл. 6).
Таблица 6
Данные альтернатив после определения L и ß
———Показатели Альтернативы ~ ——_ ei е2 е3 е4
а х -0,2 15 69 -5960
а2 -0,25 8 32 -5960
аъ -0,25 8 16 -6355
О 4 -0,25 9 16 -7000
а 5 -0,2 10 16 -7000
«6 -0,16 10 207 -7700
ß 2 3 2 5
L 0,09 7 191 1740
Шаг 2. Вычисление индексов согласия.
По формуле (1) рассчитываем индексы согласия Ьу для альтернатив.
Для индекса согласия Ь]?:
• подмножество критериев I : {в/ е2, с'з!1
• подмножество критериев 1°: {е4};
• подмножество критериев Г: пусто.
/т
= (2 + 3 + 2 +5)/(2 +3 + 2 + 5) = 1.
¿=1
Выполняя для других индексов вычисления по аналогии с тем, как это было сделано для индекса согласия Ь\2, мы получили следующую результирующую матрицу индексов согласия.
ПРИКАСПИЙСКИЙ ЖУРНАЛ: управление и высокие технологии № 2 (26) 2014 СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ, МОДЕЛИ И МЕТОДЫ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ, УПРАВЛЕНИЕ В ЧЕТКИХ И НЕЧЕТКИХ УСЛОВИЯХ
Таблица 7
Матрица индексов согласия
Альтернативы Альтернативы
а х а2 аъ а 4 а 5 «6
а х * 1 1 1 1 8/12
а2 5/12 * 1 9/12 7/12 5/12
аъ 0 5/12 * 9/12 7/12 5/12
о 4 0 5/12 7/12 * 7/12 0
а 5 2/12 5/12 7/12 1 * 8/12
«6 4/12 7/12 7/12 7/12 7/12 *
Шаг 3. Вычисление индекса несогласия.
Вычисляя индексы несогласия по формуле 2, получаем следующую результирующую матрицу (табл. 8).
Таблица 8
Матрица индексов несогласия
Альтернативы Альтернативы
а х а2 аъ а 4 а 5 «6
а х * 0 0 0 0 0,72
а2 1 * 0 0,142 0,55 1
аъ 1 0,22 * 0,142 0,55 1
а 4 0,857 0,59 0,37 * 0,55 1
а 5 0,714 0,59 0,37 0 * 1
«6 1 1 0,77 0,4 0,4 *
Шаги 4, 5, 6, 7. Зададим «пороговые» уровни индекса согласия Ь(1) = 7/12 и индекса несогласия s(l) = 0,4. Все значения, которые меньше уровня согласия Ь(1) и больше уровня несогласия s(l), отбрасываются. В результате получим граф предпочтений ELECTRE (рис. 1), в котором сохранены все «не отброшенные» связи.
Рис. 1. Граф предпочтений ELECTRE для всех альтернатив
Из рис. 1 можно выделить ядро доминирующих альтернатив. В него будут входить альтернативы ai и а,: следующее ядро альтернатив - а2 и а5; последнее ядро альтернатив - а3 и гц.
Для ядра доминирующих альтернатив ai и а6: выполним уменьшение предельного значения индекса согласия до значения Ъ(2) = 8/12 и увеличим предельное значение индекса
PRIKASPIYSKIY ZHURNAL: Upravlenie i Vysokie Tekhnologii (CASPIAN JOURNAL: Management and High Technologies), 2014, 2 (26) SYSTEM ANALYSIS, MODELS AND METHODS OF DECISION-MAKING, MANAGEMENT IN CLEAR AND FUZZY TERMS
несогласия до значения s (2) = 0,72, a также изменим результирующую матрицу значения индексов согласия и несогласия. При этом получим следующие матрицы.
Таблица 9
Матрица индексов согласия
Альтернативы Альтернативы
а х «6
а х * 8/12
«6 4/12 *
Таблица 10
Матрица индексов несогласия
Альтернативы Альтернативы
а х «6
а х * 0,72
«6 1 *
Результирующий граф представлен на рис. 2.
Итак, альтернатива а,\ в этом случае оптимальна.
Для ядра альтернатив а2 и а5: по аналогии с предыдущим для альтернатив а2, а5 со значением индекса согласия Ь(3) = 7/12 и значением индекса несогласия 5(3) = 0,55 мы полу-
чим следующие матрицы (табл. 11, 12) и результирующий граф (рис. 3).
Таблица 9
_Матрица индексов согласия_
Альтернативы Альтернативы
а2 а 5
а2 * 7/12
а 5 5/12 *
Таблица 10
Матрица индексов несогласия
Альтернативы Альтернативы
а2 а 5
а2 * 0,55
а 5 0,59 *
ПРИКАСПИЙСКИЙ ЖУРНАЛ: управление и высокие технологии № 2 (26) 2014 СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ, МОДЕЛИ И МЕТОДЫ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ, УПРАВЛЕНИЕ В ЧЕТКИХ И НЕЧЕТКИХ УСЛОВИЯХ
Из рис. 3 видно, что альтернатива а2 предпочтительнее, чем альтернатива а5. Для ядра альтернатив а3 и а4: для альтернатив а2, а5 с значением индекса согласия Ь(3) = 9/12 и значением индекса несогласия я(3) = 0,142, действуя аналогично, мы получим следующие матрицы (табл. 13, 14) и результирующий граф (рис. 4).
Таблица 13
Матрица индексов согласия
Альтернативы Альтернативы
аъ а 4
аъ * 9/12
о 4 7/12 *
Таблица 14
Матрица индексов несогласия
Альтернативы Альтернативы
а3 а 4
а3 * 0,142
0,37 *
а 4
Рис. 4. Граф предпочтений ELECTRE для двух альтернатив а3 и а4
Из рис. 4 видно, что альтернатива а3 предпочтительнее, чем альтернатива а4.
Итак, на основании рис. 1, 2, 3 и 4 мы получили порядок (ранжирование) альтернатив при выборе СПиТ в виде <аь а6, а2, а5, а3, а4> и сделали вывод о том, что альтернатива а! - оптимальная.
Вывод. Применение метода ранжирования многокритериальных альтернатив для решения задачи выбора СПиТ является вполне рациональным решением. Премущества метода заключаются в том, что он дает возможность использовать степень превосходства одной альтернативы над другой и не разбивает все множество альтернатив на отдельные группы, для которых требуются индивидуальные подходы.
Список литературы
1. Бармина Е. А. Методы и алгоритмы мониторинга качества работы коммерческой организации в условиях неопределенности (на примере предприятия сферы информационных технологий) : моногр. / Е. А. Бармина, И. Ю. Квятковская. - Астрахань : Астраханский гос. техн. ун-т, 2010.
2. Брумштейн Ю. М. Анализ моделей и методов выбора оптимальных совокупностей решений для задач планирования в условиях ресурсных ограничений и рисков / Ю. М. Брумштейн, Д. А. Тарков, И. А. Дюдиков // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. - 2013. - № 3. - С. 169-180.
PRIKASPIYSKIY ZHURNAL: Upravlenie i Vysokie Tekhnologii (CASPIAN JOURNAL: Management and High Technologies), 2014, 2 (26) SYSTEM ANALYSIS, MODELS AND METHODS OF DECISION-MAKING, MANAGEMENT IN CLEAR AND FUZZY TERMS
3. Гайрабекова Т. И. Формирование рационального состава исполнителей бизнес-процессов в сельском хозяйстве / Т. И. Гайрабекова, И. Ю. Квятковская // Известия Волгоградского государственного технического университета. - 2012. - Т. 4, № 13. - С. 98-103.
4. Гайрабекова Т. И. Оценка эффективности бизнес-процессов в информационно-советующих системах агропромышленного комплекса / Т. И. Гайрабекова, И. Ю. Квятковская // Технические науки - от теории к практике. - 2012. - № 7-1. - С. 113-117.
5. Демич О. В. Метод самоорганизации поиска и его применение для задачи принятия решения / О. В. Демич, В. Ф. Шуршев // Системы управления и информационные технологии. - 2005. -№ 3 (20). - С. 14-16.
6. Кандырин Ю. В. Многокритериальное структурирование альтернатив в автоматизированных системах выбора / Ю. В. Кандырин, Л. Т. Сазонова, Г. Л. Шкурина, А. Д. Чивилев // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. - 2014. - № 1.
7. Квятковская И. Ю. Система показателей оценки качества телекоммуникационных услуг и метод их оценки / И. Ю. Квятковская, К. X. Фам // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика. - 2013. - № 2. - С. 98-103.
8. Квятковская И. Ю. Методика мониторинга и оценки качества телекоммуникационных услуг / И. Ю. Квятковская, К. X. Фам // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. -2013,-№4.-С. 126-136.
9. Квятковская И. Ю. Методологические основы поддержки принятия управленческих решений в информационном пространстве регионального кластера : автореф. дис. ... д-ра техн. наук / И. Ю. Квятковская. - Астрахань : Астраханский государственный университет, 2009.
10. Квятковская И. Ю. Этапы проблемно-ориентированной методологии поддержки принятия управленческих решений для слабоструктурированных проблем / И. Ю. Квятковская // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика. - 2009. - № 1. - С. 60-65.
11. Квятковская И. Ю. Линейное расслоение классов альтернатив с использованием логической формы функции выбора / И. Ю. Квятковская // Вестник Астраханского государственного технического университета. - 2007. - № 1. - С. 116-119.
12. Ларичев О. И. Теория и методы принятия решений, а также Хроника событий в Волшебных странах : учеб. / О. И. Ларичев. - 2-е изд., перераб. и доп. - Москва : Логос, 2002. - 392 с.
13. Набережная А. В. Обзор количественных методов оптимизации размещения бизнес-объектов / А. В. Набережная, О. М. Шикульская // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. - 2012. - № 1. - С. 142-146.
14. Олейников Д. П. Инверсия в методах принятия решений/ Д. П. Олейников, Л. Н. Бутенко, С. П. Олейников // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. - 2013. - № 2. - С. 146-151.
15. Солопов В. Ю. Информационная поддержка принятия управленческих решении на региональном уровне / В. Ю. Солопов, А. В. Кошкаров // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. - 2012. - № 1. - С. 57-66.
16. Черноморов Г. А. Теория принятия решений : учеб. пос. / Г. А. Черноморов. - Новочеркасск, 2002. - 267 с.
17. Шуршев В. Ф. Методика выбора сканирующих приемников и трансиверов по основным характеристикам / В. Ф. Шуршев. Л. В. Буй // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика. - 2013. - № 2. - С. 45-51.
18. Шуршев В. Ф. Использование критерия Парето при рациональном выборе сканирующих приемников и трансиверов / В. Ф. Шуршев. Л. В. Буй // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика. - 2014. - № 1. -С. 112-120.
19. Шуршев В. Ф. Исследование алгоритма комплексного эволюционного метода, применяемого в компьютерной системе поддержки принятия решения о выборе состава холодильных агентов, с помощью вычислительных экспериментов / В. Ф. Шуршев. Н. В. Демич // Вестник Астрахан. гос. техн. ун-та. - 2006. - № 1 (30). - С. 141-146.
ПРИКАСПИЙСКИЙ ЖУРНАЛ: управление и высокие технологии № 2 (26) 2014 СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ, МОДЕЛИ И МЕТОДЫ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ, УПРАВЛЕНИЕ В ЧЕТКИХ И НЕЧЕТКИХ УСЛОВИЯХ
20. Шуршев В. Ф. Использование метода самоорганизации поиска в задаче поддержки принятия решения при определении компонентов системы энергоучета / В. Ф. Шуршев. Н. В. Демич // Вестн. Кузбас. гос. техн. ун-та. - 2005. - № 5. - С. 25-27.
21. Шуршев В. Ф. О критериях экологичности и безопасности при выборе состава холодильных агентов в компьютерной системе поддержки принятия решения / В. Ф. Шуршев // Вестн. Астра-хан. гос. техн. ун-та. - 2005. - № 3. - С. 241-245.
22. Шуршев В. Ф. Формирование набора критериев для компьютерной системы поддержки принятия решения при выборе новых холодильных агентов / В. Ф. Шуршев // Изв. высш. учеб. завед. Северо-Кавказ. регион. Сер.: Технические науки. - 2005. - Прил. 1. - С. 144-147.
23. Шуршев В. Ф. Критерии выбора сканирующих приемников и трансиверов / В. Ф. Шуршев. J1. В. Буй // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии». - 2013. - № 3. - С. 63-69.
24. Censor У. Pareto optimality in multiobjective problems / У. Censor // Appl. Math, and Optim. -1978.-№1.-C. 41-59.
References
1. Barmina Ye. A., Kvyatkovskaya I. Yu. Metocly i algoritmy monitoringa kachestva raboty kom-mercheskoy organizatsii v usloviyakh neopredelennosti (na primere predpriyatiya sfery informatsionnykh tekhnologiy) [Methods and algorithms for monitoring of the quality of commercial organization in the face of uncertainty (by the example of information technology enterprise]. Astrakhan, Astrakhan State Technical Univ. Publ., 2010.
2. Brumshteyn Yu. M., Tarkov D. A., Dyudikov I. A. Analiz modeley i metodov vybora optimal-nykh sovokupnostey resheniy dlya zadach planirovaniya v usloviyakh resursnykh ogranicheniy i riskov [Models and methods for selecting the optimum set of solutions for scheduling under resource constraints and risks]. Prikaspiyskiy zhurnal: upravlenie i vysokie tekhnologii [Caspian Journal: Management and High Technologies], 2013, no. 3, pp. 169-180.
3. Gayrabekova Т. I., Kvyatkovskaya I. Yu. Formirovanie ratsionalnogo sostava ispolniteley biznes-protsessov v selskom khozyaystve [Formation of rational structure of business processes in agriculture]. Izvestiya Volgogradskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta [Proceedings of the Volgograd State Technical University], 2012, no. 13, pp. 98-103.
4. Gayrabekova Т. I., Kvyatkovskaya I. Yu. Otsenka effektivnosti biznes-protsessov v informat-sionno-sovetuyushchikh sistemakh agropromyshlennogo kompleksa [Evaluating the effectiveness of business processes in information-advising systems of agroindustrial complex], Tekhnicheskie nauki - ot teorii кprak-tike [Engineering Sciences - from Theory to Practice], 2012, no. 7-1, pp. 113-117.
5. Demich О. V., Shurshev V. F. Metod samoorganizatsii poiska i ego primenenie dlya zadachi prinyatiya resheniya [Method of self-organization of search and its application for decision-making task], Sistemy upravleniya i informatsionnye tekhnologii [Control Systems and Information Technologies], 2005, no. 3 (20), pp. 14-16.
6. Kandyrin Yu. V., Sazonova L. Т., Shkurina G. L., Chivilev A. D. Mnogokriterialnoe strukturiro-vanie alternativ v avtomatizirovannykh sistemakh vybora [Multicriteria structuring alternatives for automated selection], Prikaspiyskiy zhurnal: upravlenie i vysokie tekhnologii [Caspian Journal: Management and High Technologies], 2014, no 1.
7. Kvyatkovskaya I. Yu., Fam K. Kh. Sistema pokazateley otsenki kachestva telekommunikatsion-nykh uslug i metod ikh otsenki [System of criteria of evaluation of quality of telecommunication services and method of their evaluation], Vestnik Astrakhanskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta. Seriya: Upravlenie, vychislitelnaya tekhnika i informatika [Bulletin of Astrakhan State Technical University. Series: Management, Computer Science and Informatics], 2013, no. 2, pp. 98-103.
8. Kvyatkovskaya I. Yu., Fam K. Kh. Metodika monitoringa i otsenki kachestva telekommuni-katsionnykh uslug [Method for monitoring and evaluation of telecommunication service quality]. Prikaspiyskiy zhurnal: upravlenie i vysokie tekhnologii [Caspian Journal: Management and High Technologies], 2013, no 4, pp. 126-136.
9. Kvyatkovskaya I. Yu. Metodologicheskie osnovy podderzhki prinyatiya upravlencheskikh resheniy v informatsionnom prostranstve regionalnogo klastera [Methodological bases of support of management decision-making in the information space of the regional cluster], Astrakhan, Astrakhan State University, 2009.
PRIKASPIYSKIY ZHURNAL: Upravlenie i Vysokie Tekhnologii (CASPIAN JOURNAL: Management and High Technologies), 2014, 2 (26) SYSTEM ANALYSIS, MODELS AND METHODS OF DECISION-MAKING, MANAGEMENT IN CLEAR AND FUZZY TERMS
10. Kvyatkovskaya I. Yu. Etapy problemno-orientirovannoy metodologii podderzhki prinyatiya upravlencheskikh resheniy dlya slabostrukturirovannykh problem [stages of problem-oriented methodology to support management decision-making for semistructured problems]. Vestnik Astrakhanskogo gosu-darstvennogo tekhnicheskogo universiteta. Seriya: Upravlenie, vychislitelnaya tekhnika i informatika [Bulletin of Astrakhan State Technical University. Series: Management, Computer Science and Informatics], 2009, no. 1. pp. 60-65.
11. Kvyatkovskaya I. Yu. Lineynoe rassloenie klassov alternativ s ispolzovaniem logicheskoy formy funktsii vybora [Line bundle of alternative classes with the use of logic form of choice function], Vestnik Astrakhanskogo go sudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta [Bulletin of Astrakhan State Technical University.], 2007, no 1, pp. 116-119.
12. Larichev O. I. Teoriya i metody prinyatiya resheniy, a takzhe Khronika sobytiy v Volshebnykh stranakh [Theory and methods of decision-making, as well as Chronicle of events in Magic countries], 2nd ed., rev. and add. Moscow, Logos, 2002. 392 p.
13. Naberezhnaya A. V., Shikulskaya O. M. Obzor kolichestvennykh metodov optimizatsii raz-meshcheniya biznes-obektov [The review of quantitative methods for optimizing the placement of business objects]. Prikaspiyskiy zhurnal: upravlenie i vysokie tekhnologii [Caspian Journal: Management and High Technologies], 2012, no. 1, pp. 142-146.
14. Oleynikov D. P., Butenko L. N., Oleynikov S. P. Inversiya v metodakh prinyatiya resheniy [Inversion in decision-making methods]. Prikaspiyskiy zhurnal: upravlenie i vysokie tekhnologii [Caspian Journal: Management and High Technologies], 2013, no. 2, pp. 146-151.
15. Solopov V. Yu., Koshkarov A. V. Informatsionnaya podderzhka prinyatiya upravlencheskikh reshenii na regionalnom urovne [Information managerial decision-support at the regional level]. Prikaspiyskiy zhurnal: upravlenie i vysokie tekhnologii [Caspian Journal: Management and High Technologies], 2012, no. 1, pp. 57-66.
16. Chernomorov G. A. Teoriya prinyatiya resheniy [Decision-making theory], Novocherkassk, 2002. 267 p.
17. Shurshev V. F., Buy L. V. Metodika vybora skaniruyushchikh priemnikov i transiverov po os-novnym kharakteristikam [Method of choosing the scanning receivers and transceivers by the main characteristics]. Vestnik Astrakhanskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta. Seriya: Upravlenie, vychislitelnaya tekhnika i informatika [Bulletin of Astrakhan State Technical University. Series: Management, Computer Science and Informatics], 2013, no. 2, pp. 41-45.
18. Shurshev V. F., Buy L. V. Ispolzovanie kriteriya Pareto pri ratsionalnom vybore skaniruyushchikh priemnikov i transiverov [Use of the Pareto criterion for rational choice of scanning receivers and transceivers]. Vestnik Astrakhanskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta. Seriya: Upravlenie, vychislitelnaya tekhnika i informatika [Bulletin of Astrakhan State Technical University. Series: Management, Computer Science and Informatics], 2014, no. 1, pp. 112-120.
19. Shurshev V. F., Demich N. V. Issledovanie algoritma kompleksnogo evolyutsionnogo metoda, primenyaemogo v kompyuternoy sisteme podderzhki prinyatiya resheniya o vybore sostava kholodilnykh agen-tov, s pomoshchyu vychislitelnykh eksperimentov [Study of the algorithm of complex evolutionary method used in the computer system of decision-making support on choosing the composition of the refrigerant agents by means of computational experiments]. Vestnik Astrakhanskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta [Bulletin of Astrakhan State Technical University], 2006, no. 1 (30), pp. 141-146.
20. Shurshev V. F., Demich N. V. Ispolzovanie metoda samoorganizatsii poiska v zadache podderzhki prinyatiya resheniya pri opredelenii komponentov sistemy energoucheta [Use of the method of self-organization of search in decision-making support at determination of the components of the power record system], Vestnik Kuzbasskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta [Bulletin of Astrakhan State Technical University], 2005, no. 5, pp. 25-27.
21. Shurshev V. F. O kriteriyakh ekologichnosti i bezopasnosti pri vybore sostava kholodilnykh agentov v kompyuternoy sisteme podderzhki prinyatiya resheniya [On criteria of ecological compatibility and safety while choosing the composition of refrigerant agents in the computer system of decision-making support]. Vestnik Astrakhanskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta [Bulletin of Astrakhan State Technical University], 2005, no. 3, pp. 241-245.
ПРИКАСПИЙСКИЙ ЖУРНАЛ: управление и высокие технологии № 2 (26) 2014 СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ, МОДЕЛИ И МЕТОДЫ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ, УПРАВЛЕНИЕ В ЧЕТКИХ И НЕЧЕТКИХ УСЛОВИЯХ
22. Shurshev V. F. Formirovanie nabora kriteriev dlya kompyuternoy sistemy podderzhki prin-yatiya resheniya pri vybore novykh kholodilnykh agentov [Formation of a set of criteria for the computer system of decision-making support while choosing the refrigerant agents]. Izvestiya vysshykh uchebnykh zavedeniy Severo-Kavkazskiy region. Seriya: Tekhnicheskie nauki [News of Higher Educational Institutions. North Caucasusian region. Series: Engineering], 2005, Application 1, pp. 144-147.
23. Shurshev V. F., Buy L. V. Kriterii vybora skaniruyushchikh priemnikov i transiverov [Criteria for choice of scanning receivers and transceivers]. Prikaspiyskiy zhurnal: upravlenie i vysokie tekhnologii [Caspian Journal: Management and High Technologies], 2013, no. 3, pp. 63-69.
24. Censor Y. Pareto optimality in multiobjective problems. Appl. Math, and Optim., 1978, no. 1, pp. 41-59.
УДК 004:681.3
ИКТ-КОМПЕТЕНТНОСТЬ СТРАН, РЕГИОНОВ, ОРГАНИЗАЦИЙ И ФИЗИЧЕСКИХ ЛИЦ: СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ ЦЕЛЕЙ, НАПРАВЛЕНИЙ И МЕТОДОВ ОЦЕНКИ1
Брумштейн Юрий Моисеевич, кандидат технических наук, доцент, Астраханский государственный университет, 414056, Российская Федерация, г. Астрахань, ул. Татищева, 20а, тел. 8 (8512) 61-08-43, e-mail: brum2003@mail.ru
Кузьмина Алеся Борисовна, аспирант, Астраханский государственный университет, 414056, Российская Федерация, г. Астрахань, ул. Татищева, 20а, тел. 8 (8512) 61-08-43, e-mail: lesenok-1988@mail.ru
Авторы исследуют роль информационно-коммуникационных технологий (ИКТ) и ИКТ-компетентности (ИКТК) юридических и физических лиц (ЮиФЛ) в обеспечении успешности социально-экономического развития стран и их регионов; отраслей экономики; отдельных организаций и их групп; восприятии ЮиФЛ инноваций; обеспечении качества жизни граждан. Обоснована целесообразность рассмотрения проблематики статьи по нескольким направлениям: кто оценивает ИКТК; в отношении каких объектов оценивает; для каких целей оценивает; какими методами оценивает; какие при этом могут быть использованы данные, контрольно-тестовые материалы; экономическая эффективность затрат, связанных с получением и использованием оценок ИКТК. Подробно рассмотрена номенклатура иерархических уровней для групп ЮиФЛ, с позиций которых может оцениваться ИКТК. Охарактеризован состав и особенности ЮиФЛ, относимых к этим уровням. Особое внимание в отношении оценок ИКТК авторы уделили образовательным учреждениям и, в первую очередь, вузам. Для всех рассматриваемых в статье групп ЮиФЛ проанализированы цели и объекты оценки ИКТК; состав и доступность контрольно-тестовых материалов; эффективность существующих и перспективных методов оценки ИКТК; возможности применения ИКТ для получения оценок ИКТК; направления использования результатов оценивания при управлении/принятии решений.
Ключевые слова: информационно-коммуникационные технологии, ИКТ-компетентность, юридические лица, физические лица, цели оценки компетентности, методы оценки, контрольно-тестовые материалы, Интернет, принятие решений, управление компетентностью
1 Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ. Грант № 14-06-00279 «Разработка методов исследования и моделирования объемов/структуры интеллектуальных ресурсов в регионах России».
