4) Mērķa koka veidošanas metodes
Heiristikas “No augšas uz apakšu” dekompozīcija un “No apakšas uz augšu” agregācija”
Iespējams izmantot secīgās dihotomijas metodi divos variantos:
asimetriskajā variantā no globālā mērķa izdala galveno kriteriālo īpašību;
simetriskajā variantā globālā īpašība tiek sadalīta divās apmēram līdzvērtīgās īpašībās.
Dekompozīcija + agregācija :
tiek piedāvāts mērķu koku veidot, apvienojot dekompozīciju un agregāciju. Procedūra sastāv no trim soļiem:
dialogā ar lietotāju definē mērķu sarakstu,
izvieto mērķus MK līmeņos un apvieno tos saskaņā ar svarīgumu,
definē sakarus starp mērķiem.
5) Būtiskie kritēriji un izvirzītās prasības
Saskaņā ar lēmumu analīzes metodoloģiju jānosaka mērķu sasniegšanas pakāpi raksturojošie kritēriji.
Kritērijus var izvēlēties :
no esošiem lielumiem, kuriem ir mērvienības, piemēram, tādiem kā izmaksas, iedzīvotāju skaits u.c.
vai arī formulējot speciālus jēdzienus, kuri raksturo konkrēto situāciju, piemēram, iedarbība uz apkārtējo vidi, vides
estētiskā uztvere pēc šīs iedarbības u.c.
XV Daudzkritēriju lēmumu pieņemšana
AHP metode
AHP – Analytical Hierarhy Process
Izveido kritēriju svarīguma salīdzināšanas matricu Xn/Xn
Pašvektori ir aprēķināti kā ģeometriskais vidējais:
(katras rindas elementus reizinām un izvelkam n-tas pakāpes sakni, kur n — elementu skaits).
Iegūtais skaitļu stabiņš tiek normalizēts, dalot katru skaitli ar visu skaitļu summu.
(Pašvektoru vietā var rēķināt arī rindas summu, bet autors Saaty rekomendē izmantot tieši pašvektorus, uzskatot to kā precīzāku).
Iegūto vērtību normalizē
Normalizē tabulas datus sadalot kritērija vērtību ar stabiņa kritēriju summu.
Tiek sareizināti pašvektori un normalizētie dati.…
