Рассматривается задача комплексного анализа конкурсных проектов, возникающая в условиях неточных экспертных знаний как об оценках конкурсных проектов по характеристикам оценивания, так и о значимости самих характеристик. Предложен подход к оцениванию конкурсных проектов, реализующий представление неточных экспертных знаний с использованием лингвистической шкалы оценивания и позволяющий рассмотреть различные стратегии формирования обобщающих решающих правил классификации и выполнения упорядочения конкурсных проектов с применением инструментария теории мультимножеств, обеспечивающего учет всех, в том числе и противоречивых, экспертных оценок. Приведен практический пример, демонстрирующий особенности процедур формирования обобщающих решающих правил классификации и выполнения упорядочения конкурсных проектов при различных стратегиях оценивания – рискованных, нейтральной, консервативных.
The problem of competitive projects’ complex analysis, arising in the conditions of inexact expert knowledge about estimates of competitive projects according to estimation characteristics and the characteristics’ importance, is considered. The approach to competitive projects’ estimation, realizing representation of inexact expert knowledge on the base of estimation linguistic scale and allowing to consider various strategy of classification generalizing decisive rules’ formation and ordering performance by means of multisets’ theory tools, providing the accounting of all including inconsistent, expert estimates, is offered. The practical example, showing procedures´ features of classification generalizing decisive rules’ formation and ordering performance of competitive projects at various estimation strategies – risky, neutral, conservative, is given.
1. Гусева М.В., Демидова Л.А. Классификация инвестиционных проектов на основе систем нечеткого вывода и мультимножеств // Вестник Рязанского государственного радиотехнического университета. 2006. № 19. С. 157-165.
2. Демидова Л.А. Классификация инвестиционных проектов на основе мультимножеств и нечеткой кластеризации // Известия Южного федерального университета. Технические науки. 2006. Т. 70. № 15. С. 72-79.
3. Демидова Л.А. Многокритериальное упорядочение участков сетей городских инженерных коммуникаций по противоречивым данным на основе нечеткого метода Дельфы и теории мультимножеств // Научно-техническая информация. Серия 2: Информационные процессы и системы. 2007. № 11. С. 20-25.
4. Демидова Л.А., Кираковский В.В. Многокритериальный анализ альтернатив на основе схемы Беллмана-Заде и мультимножеств // Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Серия: Технические науки. 2006. № Спецвыпуск. С. 9-14.
5. Демидова Л.А., Кираковский В.В., Пылькин А.Н. Принятие решений в условиях неопределенности. М.: Горячая линия-Телеком. 2012. 288 с.
6. Демидова Л.А., Хэбе Н.А. Подход к проблеме отбора конкурсных проектов с использованием нечетких лингвистических переменных для представления экспертной информации // Вестник Рязанского государственного радиотехнического университета. 2013. № 1 (43). С. 75-82.
7. Никульчев Е.В. Многокритериальные системы принятия решений для задач управления // Автоматизация в промышленности. 2005. № 7. С. 45-46.
8. Петровский А.Б. Многокритериальное принятие решений по противоречивым данным: подход теории мультимножеств // Информационные технологии и вычислительные системы. 2004. №2. С. 56-66.
9. Поспелов Д.А. Моделирование рассуждений. Опыт анализа мыслительных актов. М.: Радио и связь. 1989. 184 с.
10. Liu P., Zhang X., Liu W. A risk evaluation method for the high-tech project investment based on uncertain linguistic variables // Technological Forecasting and Social Change. 2011. Vol. 78. №. 1. P. 40-50.