Выявление предпочтений ЛПР

Решения МЗН, полученные на предыдущем этапе в рамках выбранной ОДР, не равнозначны для ЛПР даже в случае их кажущейся эквивалентности. Действительно, равные отклонения от идеального назначения по разным критериям могут иметь для ЛПР различную ценность: одни из этих отклонений могут быть, с точки зрения ЛПР, более существенны, чем другие.

Необходимо выявление предпочтений ЛПР относительно качества назначений, возможных в области допустимых решений, и упорядочение назначений по качеству на основе выявленных предпочтений.

Статистические оценки сложности задач

Выявления предпочтений ЛПР

Окончательное определение качества назначений основано на сравнении (в том или ином виде) ценности назначений для ЛПР. Ответ на вопрос о том, насколько сложны для человека такие задачи сравнения, в определенной мере позволяют дать результаты статистического моделирования, приведенные в [5,9].

Предполагалось, что каждый компонент векторных оценок элементов двух множеств может быть получен случайным образом (одна из возможных оценок на шкале критерия). При этом предположении подсчитывались вероятности доминирования одного вектора соответствия над другим по всем критериям; по всем критериям, кроме одного; по всем критериям, кроме двух. Результаты моделирования показывают, что такого рода доминирование векторов соответствия наблюдается в подавляющем числе случаев. Так, при N = 5 (число критериев) и Т = 3 (число оценок на шкалах критериев) один вектор доминирует над другим по всем критериям с вероятностью 0,616 и с вероятностью 0,356 — по всем критериям, кроме одного. Следовательно, с вероятностью 0,972 ЛПР либо вообще не должен сравнивать векторы, либо сравнивать их только по двум критериям.

В табл. 12.4 приведены вероятности того, что: либо один вектор соответствия доминирует над другим, либо доминирует по всем, кроме одного, критериям.

Конечно, до получения исходных данных нельзя оценить заранее, насколько близки по своим характеристикам элементы двух множеств. Однако результаты статистического моделирования показывают, что при числе критериев, не превышающем семь, векторы соответствия отличаются друг от друга по малому числу критериев.

Таблица 12.4

Вероятности доминирования

Число градаций шкалы (Т)	Число критериев (N)
2
		0,988	0,994	0,985	0,972
		0,987	0,972	0,935	0,889
		0,983	0,951	0,900	0,820
		0,978	0,931	0,857	0,771