Задача выбора является многокритериальной задачей выбора оптимального объекта в случае большого количества объектов и критериев сравнения. Для ее решения воспользуемся методом «смещенного идеала»[2].

Пусть множество А включает определенное количество корпоративных информационных систем {k1і .kmi}, i=1 .n, где п – количество объектов, т – количество критериев в объектах. Все критерии измеряются по шкале интервалов или отношений. Было проанализировано наиболее используемые на производственных предприятиях Украины 37 систем, которые сравнивали по 8 критериям. То есть в нашем случае п=37, т=8. Характеристики систем по вышеуказанным критериями, формализированы следующим образом: 1) критерий «полнота функциональных возможностей информационных систем производственных предприятий»: 0 – информационная система вообще не адаптирована, 1 – адаптирована, 2 – абсолютно адаптирована; 2) «возможность быстрых перенастраиваний»: 0 – нет возможности, 1-есть возможность; 3) «необходимость дополнительных капиталовложений на приобретение СУБД»: 0 – нет необходимости, 1 – есть необходимость; 4) «стоимость оборудования»: 0 – низкая, 1 – средняя, 2 – высокая; 5) «адаптация к законодательству Украины»: 0 – не адаптирована, 1 – адаптирована; 6) «количество поддерживаемых OC для сервера»: 0 – 1 ОС, 1 – 2-3 ОС, 2 – 4 и больше ОС; 7) «количество поддерживаемых :СУБД»: 0 – 1 СУБД, 1 – 2-3 СУБД, 2 – 4 и больше СУБД; 8) «стоимость»: 0 – 0-30 тыс. дол., 1 – 31-60 тыс. дол., 2 – 61-90 тыс. дол., 3 – 91-125 тыс. дол., 4 – 126 тыс. дол. и больше.

Идеальный объект {k1+ .km+} формируем, исходя из максимума полезного значения критерия.

Аналогично формируем наихудший объект {k1- .km-} исходя из минимума полезного значения критерия, что достигается в множестве А. Для нашего случая наихудший объект имеет вид:{k1- .km-} = {0, 0, 1, 2, 0, 0, 0, 4}.

От обыкновенных шкал измерения перейдем к шкалам, нормированных в интервале [0, 1]

dj, i = kj+ – kj, i / kj+ – kj-,

где dj, i – можно интерпретировать как расстояние многокритериального объекта по критерию kj от идеального объекта. При этом все dj, i для идеального объекта равны 0, а все dj, i для наихудшего объекта равняются 1.

После этого эксперты определяют относительную значимость критериев Wi .Wm. Принято утверждение: если разброс некоторого критерия с объектов, которые принадлежат множеству А, незначительный или равняется нулю, то этот критерий не является информативным и им можно пренебречь. И наоборот, если разброс критериев большой, – этот критерий информативный. Следовательно, принято W1= 0, 9, W2=0, 2, W3=0, 5, W4=0, 5, W5=0, 2, W6=0, 7, W7=0, 7, W8=0, 9.

За меру разброса единичных критериев используется энтропия h с коэффициентом равным 0, 5.

Следовательно, в наших расчетах h1=1, 538864, h2=0, 693147, h3=1, 567747, h4= 1, 653824, h5=0, 693147, h6=1, 451001, h7=1, 687296, h8=1, 507146.

За значимость критериев принято Y = Wj / hij Y1=0, 584847, Y2=0, 288539, Y3=0, 318929, Y4=0, 30233, Y5=0, 288539, Y6=0, 482426, Y7=0, 414865, Y8=0, 597155.

За метрику для сравнения объектов используем выражение:

Lpi = [Y1(1 – dj, 1 )+Y2(1 – dj, 2 )+Y3(1 – dj, 3 )+…+Ym(1 – dj, m )]p

где коэффициент р принято равным 2 и 3.

При этом, при увеличении p уменьшается участие в Lpi критериев, значения которых близки к идеальным. Выбираем максимальное значение метрики для определения наиболее оптимальной системы для автоматизации бизнес-процессов производственного предприятия. Следовательно, за результатами наших расчетов оптимальной является система КАІ (рис 1.)[3].

Еще статьи

География Индии
Индия - одна из самых прекрасных стран мира. Пожалуй, никакая страна не может сравниться с ее богатейшей культурой, ее обычаями. Индия не похожа ни на одну из азиатских стран и уж тем более ...

Грунтовые и поземные воды. Оценка их состояния
Так как Зыряновский район один из ведущих промышленных центров ВКО и Казахстана, проблема загрязнения грунтовых и подземных вод стоит очень остро. Схема технического водоснабжения и водоотведения З ...

Рыболовство и рыбоводство
архангельский область экономика достопримечательность Рыба живая, свежая или охлажденная за январь—июнь 2010 года составила 70,2 тыс. тонн, или 107,8% к уровню января—июня 2009 года. Объем вы ...