АНАЛИЗ МЕТОДОВ МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОГО ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ НА ПРИМЕРЕ ЗАДАЧИ РАНЖИРОВАНИЯ
Аннотация
Данная работа посвящена отбору и сравнению популярных традиционных методов
многокритериального принятия решений. В статье представляется обзор существующих
работ последних лет на тему их сравнения, выделены основные критерии, а также наибо-
лее значимые результаты. Далее, был рассмотрен пример реализации СППР (системы
поддержки принятия решений) по рекомендации такого метода пользователю, который
включает описание не только основных методов, но и их модификаций, выделяя исчерпы-
вающую таксономию методов многокритериального анализа в целом. Для отбора методов
в этой статье были использованы международные базы научных публикаций: Science
Direct, Google Scholar и IEEE Xplore. Были произведены определенные настройки поиска для
получения работ, соответствующих запросу. На следующем этапе описывается задача
ранжирования альтернатив для демонстрации результатов применения выбранных мето-
дов. В качестве метода распределения весов критериев использовался метод анализа ие-
рархий (МАИ). Результаты вычислений представлены в таблицах и графически. Метрикой
оценки было принято считать устойчивость метода к количеству альтернатив и крите-
риев, а также чувствительность к весам критериев. На текущем шаге исследования были
отобраны следующие методы: TOPSIS, WASPAS, VIKOR, PROMETHEE и ELE TRE. В ре-
зультате исследования были определены оптимальные методы (по соотношению вычис-
лительной сложности к устойчивости) для их дальнейшего использования в разработке
СППР, метод ELECTRE было принято использовать как дополнительный инструмент при
большом количестве альтернатив для отсеивания наименее привлекательных.
PROMETHEE показал высокую чувствительности к изменению весов и сложности вычис-
лений, потому был исключен из дальнейших этапов разработки. VIKOR и TOPSIS показали
наилучшую устойчивость при простоте вычислений.
Литература
decision analysis methods with a new taxonomy-based decision support system, European
Journal of Operational Research, 2022, 302, pp. 633-651. Available at:
https://doi.org/10.1016/j.ejor.2022.01.011 8 2 (accessed 15 April 2023).
2. Cinelli M., Kadzinski M., Gonzalez M., Słowinski R. How to support the application of multiple
criteria decision analysis? Let us start with a comprehensive taxonomy, Omega, 2020, 96,
102261. Available at: https://doi.org/10.1016/j.omega.2020.102261 (accessed 17 April 2023).
3. Science Direct. Available at: https://www.sciencedirect.com/ (accessed 17 April 2023).
4. Google Scholar. Available at: https://scholar.google.com/ (accessed 17 April 2023).
5. IEEE Xplore. Available at: https://ieeexplore.ieee.org/Xplore/home.jsp (accessed 17 April
2023).
6. Hwang C.L., Yoon K. Multiple Attribute Decision Making: Methods and Applications. New
York: Springer-Verlag, 1981.
7. Yoon K. A reconciliation among discrete compromise situations, Journal of the Operational
Research Society, 1987, 38 (3), pp. 277-286.
8. Forman Ernest H., Saul I. Gass. The analytical hierarchy process an exposition, Operations
Research, 2001, July (Vol. 49, No. 4), pp. 469-487. DOI: 10.1287/opre.49.4.469.1123.
9. Opricovic S., Gwo-Hshiung Tzeng. Extended VIKOR Method in Comparison with Outranking
Methods, European Journal of Operational Research, 2007, Vol. 178, No. 2, pp. 514-529.
10. Brans J., Mareschal B. PROMETHEE methods, Multiple Criteria Decision Analysis: State of
the Art Surveys, 2005. pp. 163-196.
11. Macharis C., Brans J., Mareschal B. The GDSS PROMETHEE procedure, Journal of Decision
Systems, 1998, Vol. 7. No. 4, pp. 283-307.
12. Brans J.P., Mareschal B., Vincke Ph. PROMETHEE: a new family of outranking methods in
multicriteria analysis, Operational Research, 1984, 84, pp. 477-490.
13. Roy B. The outranking approach and the foundation of ELECTRE methods, Theoryand Decision,
1991. No. 31, pp. 49-73.
14. Rezaei J. A Concentration Ratio for Non-Linear Best Worst Method, International Journal of
Information Technology & Decision Making, 2020, 19 (3), pp. 891-907.
15. Alinezhad A., Khalili J. COPRAS Method. In: New Methods and Applications in Multiple
Attribute Decision Making (MADM), International Series in Operations Research & Management
Science, Springer, Cham, 2019, Vol. 277. DOI: 10.1007/978-3-030-15009-9_12.
16. Brauers W.K.M., Karel W., Zavadskas E., Kazimieras E. Robustness of the multi-objective
MOORA method with a test for the facilities sector, Technological and economic development
of economy, 2009, No. 2 (15), pp. 352-375.
17. Alinezhad A., Khalili J. WASPAS Method. In: New Methods and Applications in Multiple
Attribute Decision Making (MADM), International Series in Operations Research & Management
Science, Springer, Cham, 2019, Vol. 277. DOI: 10.1007/978-3-030-15009-9_13.
18. Pamucar D., Cirovic G. The selection of transport and handling resources in logistics centers
using multi-attributive border approximation area comparison (MABAC), Expert Systems with
Applications, 2015, 42 (6), pp. 3016-3028. DOI: 10.1016/j.eswa.2014.11.057.
19. Daugavietis J.E., Soloha R., Dace E., Ziemele J.A. Comparison of Multi-Criteria Decision
Analysis Methods for Sustainability Assessment of District Heating Systems, Energies, 2022,
15, 2411.
20. Kizielewicz B., Bączkiewicz A. Comparison of Fuzzy TOPSIS, Fuzzy VIKOR, Fuzzy
WASPAS and Fuzzy MMOORA methods in the housing selection problem, Procedia Computer
Science, 2021, 192, pp. 4578-91.
21. Sałabun W., Wątróbski J., Shekhovtsov A. Are MCDA Methods Benchmarkable? A Comparative
Study of TOPSIS, VIKOR, COPRAS, and PROMETHEE II Methods, Symmetry, 2020,
12, pp. 1549.
