Для расчета вектора приоритетов целей акторов относительно фокуса (ГПЦ) нам потребуется матрица L – диагональная матрица. Она строится следующим образом:
L= |
R1/N |
0 |
0 |
Rn/N |
Где N – это число всех связей между уровнем критериев и уровнем альтернатив, n – номер критерия, Rn – количество альтернатив находящихся под n-ым критерием.
В нашем случае диагональная матрица выглядит следующим образом:
L |
0,5 |
0 |
0 |
0,5 |
Далее вычисляем ГПЦ – глобальный вектор приоритетов целей акторов относительно фокуса по формуле:
ГПЦ= |
[A]*[L]*НЛП(Ф) |
Где А – экспертные оценки альтернатив по соответствующим критериям; L – диагональная матрица; НЛП(Ф) – нормированный вектор локальных приоритетов относительно фокуса.
Вектор ГПЦ получился следующий:
ГПЦ |
0,265410655 |
0,043637264 |
|
0,107618748 |
|
0,047216319 |
|
0,00920409 |
|
0,026912924 |
|
сумма |
0,5 |
Вектор ГПЦ необходимо нормировать, т.е. каждый элемент вектора ГПЦ делится на сумму всех элементов этого вектора, образуя новый вектор - ГПЦ(норм).
ГПЦнорм |
0,53082131 |
0,087274528 |
0,215237495 |
0,094432639 |
0,018408181 |
0,053825847 |
Далее строится матрица V, состоящая из НЛП по всем критериям.
V |
укрепление интереса покупателя(Y1) |
увеличение товарооборота(Y2) |
увеличение выручки(Y3) |
получение достоверной информаций(Y4) |
приемлемость цен(Y5) |
высокое качество(Y6) |
|
дешевый товар |
0,097966558 |
0,176949149 |
0,185432101 |
0,305737677 |
0,095574259 |
0,343710292 |
|
дорогой товар |
0,206554947 |
0,170885154 |
0,205378354 |
0,0873609 |
0,468653163 |
0,221122061 |
|
качественный товар |
0,32054138 |
0,24833572 |
0,167423019 |
0,114625755 |
0,13391206 |
0,04823331 |
|
товар с привлекательным дизайном |
0,168382169 |
0,110117371 |
0,340901394 |
0,197015529 |
0,254922221 |
0,186959991 |
|
товар снабженный инструкцией |
0,206554947 |
0,293712606 |
0,100865132 |
0,295260138 |
0,046938297 |
0,199974346 |
Далее находится глобальный вектор приоритетов альтернатив относительно фокуса, т.е. производится глобализация ЛП, по формуле:
ГПА=ГПЦ(норм)*V |
Для данного примера ГПА выглядит следующим образом:
ГПА |
0,156489292 |
0,197541666 |
|
0,243744978 |
|
0,205726678 |
|
0,196497386 |
2.2 Метод принятия решения на основе нечетких множеств
Многокритериальный выбор альтернатив на основе пересечения нечетких множеств
Оценки каждой альтернативы по i-ому критерию представляются нечеткими множествами:
Ci{a1/µCi(a1), a2/µCi(a2), a3/µCi(a3)… an/µCi(an)} , где i{1,n}
Критерии определяют некоторые понятия, а оценки альтернатив представляют степени соответствия этим понятиям. По условию выбора наилучшая альтернатива должна удовлетворять всем критериям.
Рассмотрим значения оценок альтернатив по критериям торговой фирмы:
торговая фирма(X1) |
дешевый товар |
дорогой товар |
качественный товар |
товар с привлекательным дизайном |
товар снабженный инструкцией |
укрепление интереса покупателя(Y1) |
0,734952129 |
0,843540518 |
0,957526951 |
0,805367741 |
0,843540518 |
увеличение товарооборота(Y2) |
0,281678583 |
0,275614588 |
0,353065154 |
0,214846805 |
0,39844204 |
увеличение выручки(Y3) |
0,443717095 |
0,463663348 |
0,425708013 |
0,599186389 |
0,359150126 |
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.