СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ МЕТОДОВ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ МЕТОДОВ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИМЕНИТЕЛЬНО
К ЗАДАЧЕ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ
СИСТЕМ
В.К. Батоврин, А.С. Королев, К.Г. Кириллов
Московский государственный институт радиотехники, электроники и автоматики
(технический университет)
Тел.: (495) 434-94-45, e-mail: batovrin@mirea.ru, korolev@mirea.ru, jdillinger@yandex.ru
В модели измерения качества образовательных информационных систем (ИС) [1] важное место занимают
методы и средства оценки показателей качества. В докладе приводится сравнение метода анализа иерархий
(МАИ) и метода нечеткого логического вывода (НЛВ) с точки зрения их применимости при решении задачи
оценки качества образовательных ИС.
Очень часто в случае оценки характеристик ИС параметры оценки описываются качественно, нечетко, т.е.
оценка проводится при нечеткой исходной информации. Для решения таких задач перспективным выглядит
применение методов принятия решений при многокритериальном анализе альтернатив, к которым относятся
МАИ и НЛВ.
К настоящему времени в направлении практического применения двух указанных методов получены
конкретные теоретические и практические результаты, в том числе:
• разработаны модели и алгоритмы принятия решений при многокритериальном анализе альтернатив [2, 3];
• разработаны методы построения функций принадлежности нечетких множеств [4];
• разработаны методы формализации входных параметров [5];
• модели и алгоритмы принятия решений реализованы на базе программно-вычислительных средств [6, 7].
В результате практики применения обоих методов можно сделать следующие выводы.
МАИ выгодно применять, когда сложно формализовать входные данные четким или нечетким образом – в
МАИ используется относительная шкала парных сравнений, что значительно облегчает задание входных
значений. В то же время при автоматизации метода и построении интеллектуальных систем поддержки принятия
решений МАИ выглядит менее предпочтительным, чем НЛВ, так как эксперту постоянно приходится заполнять
матрицы парных сравнений, что при большом количестве матриц и при размере матриц больше 4-х, является
довольно затруднительным.
Реализация метода НЛВ полностью зависит от правильной формализации входных данных путем
построения функций принадлежности, а также от построения нечетких баз правил. Если эти два шага удается
осуществить, то при построении интеллектуальных систем поддержки принятия решений наблюдается очень
сильная степень автоматизации действий эксперта. На входе ему необходимо только задать параметры четким
числом или лингвистическим значением типа «Низкий», «Средний», «Высокий».
С учетом изложенного можно составить таблицу сравнительного анализа для МАИ и НЛВ.
Таблица 1. Сравнительный анализ методов МАИ и НЛВ для решения задачи оценки качества
образовательных ИС
Сложность формализации входных данных
Трудоемкость работы эксперта при использовании метода не в
рамках интеллектуальной системы поддержки принятия решений
Трудоемкость работы эксперта при использовании метода,
реализованного в интеллектуальной системе поддержки принятия
решений
Возможность оценки динамически изменяющихся параметров
МАИ
Низкая
НЛВ
Высокая
Высокая
Высокая
Высокая
Низкая
Существует
Существует
Литература
1.
2.
3.
4.
5.
6.
Батоврин В.К., Королев А.С. Модель оценки качества образовательных информационных
систем//Труды Всероссийской научно-методической конференции Телематика’2010.
Батоврин В.К., Королев А.С. Использование нечеткого логического вывода при проектировании
профилей открытых систем// Системы управления и информационные технологии. – Воронеж:
Научная книга, 2006. – №3(25). – С. 68–74.
Королев А.С. Модели и алгоритмы интеллектуальной поддержки принятия решений при создании
открытых информационных систем//Диссертация на соискание ученой степени кандидата
технических наук по специальности 05.13.01. – М: 2007, 154 с.
Борисов А.Н., Крумберг О.А., Федоров И.П. Принятие решений на основе нечетких моделей:
примеры использования. – Рига: Знание, 1990. – 184 с.
Батоврин В.К., Королев А.С. Формализация входных переменных для автоматизированной системы
выбора стандартов// Информационные технологии и вычислительные системы. – М.: РАН, 2006. –
№3. – С. 53–61.
Технология открытых систем/Под ред. А.Я. Олейникова. М.: Янус-К, 2004.
7.
Батоврин В.К., Королев А.С. Кириллов К.Г. Образовательный ресурс – автоматизированная система
поддержки принятия решений при проектировании информационных систем// Телематика’2009.
Труды XVI Всероссийской научно-методической конференции. СПб: ИТМО, 2009, т.1. С. 113–114.