По сути дела, речь идет о человеко-машинном комплексе как отличительном признаке экспертных систем, где наличие обратной связи является обязательным [53]. Эта обратная связь в системе Expert Decide и основанной на ней технологии опроса проявляется, во-первых, в генерируемых ею диаграммах компонентов векторов приоритетов, которые выводятся в режиме реального времени и оцениваются экспертом по степени их адекватности его субъективным представлениям об анализируемом (или прогнозируемом) явлении, и, вовторых, в оценке меры согласованности парных сравнений с помощью расчета и визуализации показателей согласованности отдельных матриц и иерархии в целом. Кроме того, эксперт имеет возможность адаптировать некоторые детали модели к ситуативным особенностям, изменяя если не структуру иерархии, то отдельные ее элементы (критерии, акторов, цели акторов, альтернативы и т.п.). Вышесказанное позволило в работе [219] квалифицировать технологии экспертного опроса с помощью системы Expert Decide как адаптивное личное интервью с помощью компьютера и визуализацией результатов в режиме реального времени. В данной работе эта технология охарактеризована как сочетание двух методов: — применяемого за рубежом, главным образом в США, метода CAPI (Computer-Assisted Personal Interviewing) — личного интервью с помощью компьютера; — подхода аналитической иерархии АНР (Analytical Hierarchy Process) и соответствующего ему метода анализа иерархических структур Т. Саати. Суть первого метода — интервью эксперта с помощью компьютера. Интервьюер вводит суждения эксперта по ряду вопросов в компьютер по заранее заданной схеме (модели). Структура опроса унифицирована, но предусмотрена возможность адаптации некоторых деталей интервью, например, к региональным и ситуативным особенностям. Второй метод реализует идею декомпозиции сложной проблемы и решения задачи многокритериальной оптимизации в условиях неопределенности в виде многоуровневой иерархии. Суть второго ме |
сти либо эквивалентности. Компьютер [192] или аналитик предлагает ЛПР (эксперту) серию возможных решений задачи выбора в виде различных ядер, в результате чего можно получить одну лучшую альтернативу. Достоинством методов семейства ELECTRE является поэтапность выявления предпочтений эксперта в процессе назначения уровней согласия и несогласия и изучения ядер. Трудности, как и в методе MAUT, связаны с назначением весов критериев. Подход аналитической иерархии АНР (Analytical Hierarchy Process) и соответствующий ему метод анализа иерархий (МАИ в русском обозначении [115; 116]), развитый в 70-е годы и популярный до сегодняшнего времени, имеет как сторонников, так и противников. Этот метод, как и предыдущий, относится к методам первой группы, т.е. предназначен для сравнения фиксированного числа заданных альтернатив. Сторонников АНР-подхода привлекает как идея декомпозиции сложной задачи многокритериальной оптимизации в условиях неопределенности в виде многоуровневой иерархии, так и математическая сторона метода, основанная на оценках отношений попарного предпочтения элементов различных уровней по специально организованной качественной шкале с последующим их «переводом» в количественные и синтезе полученных (теперь уже количественных) соотношений (векторов и матриц приоритетов). Недостатки МАИ некоторые авторы видят в изменении предпочтений между двумя заранее заданными альтернативами при введении новой, недоминирующей альтернативы (эффект rank reversals [189]). По мнению О.И. Ларичева, в МАИ недостаточно обоснован «переход к числам при проведении измерений, оторванность метода объединения оценок от предпочтений ЛПР» [75, с. 106]. Краткое описание основных этапов МАИ приведено в работе [75, с. 101-106], однако в связи с критикой этого метода обратимся к первоисточнику [115], — книге Т. Саати, известного специалиста в области исследования операций [112; 113; 114]. Примечательно, что долгое время идеи метода 49 Общим в обоих случаях является достаточно жесткая схема опроса, предполагающая ту или иную модель анализируемого объекта. Разделяя мнение сибирских ученых о приоритетности экспертных методов перед другими, мы считаем тем не менее недостаточным используемый ими инструментарий. Вряд ли можно с полным правом квалифицировать используемую ими программу Ordex как экспертную систему, а применение неквантифицированных критериев сравнений элементов иерархии — оправданным упрощением. Это ограничение модели Бержа — Брука — Буркова весьма полезно при массовых опросах, когда респонденты относятся к разным социальным слоям, с различным уровнем образования и профессионального уровня. В случае же высококвалифицированных экспертов, хорошо знающих проблему, имеющих общий высокий уровень образования, подобное преднамеренное упрощение представляется излишним. В то же время познавательные и прогностические возможности применяемых информационно-прогнозных технологий определяются не только степенью их автоматизации, но и уровнем гибкости. Вели сравнивать используемую в нашей диссертационной работе экспертную систему Expert Decide и основанную на ней технологию опроса, то можно отметить их существенные отличия: система Expert Decide предполагает активную роль эксперта в процессе создания модели и ее адаптации к конкретной ситуации (месту нахождения предприятия, социальному статусу эксперта и т.п.), т.е. имеется сильная «обратная связь» между интервьюируемым экспертом и «интервьюером-компыотером», что, собственно, и делает ее экспертной системой. По сути, речь идет о человеко-машинном комплексе как отличительном признаке экспертных систем, где наличие обратной связи является обязательным [45]. Эта обратная связь в системе Expert Decide и основанной на ней технологии опроса проявляется, во-первых, в генерируемых ею диаграммах компонентов векторов приоритетов, которые выводятся в режиме реального времени и оцениваются экспертом по степени их адекватности его 119 субъективным представлениям об анализируемом (или прогнозируемом) явлении, и, во-вторых, в оценке меры согласованности парных сравнений с помощью расчета и визуализации показателей согласованности отдельных матриц и иерархии в целом. Кроме того, эксперт имеет возможность адаптировать некоторые детали модели к местным и ситуационным особенностям, изменяя структуру и/или отдельные элементы иерархии (критерии, акторов, цели акторов, альтернативы и т.п.). Именно вышесказанное позволило автору работы [158] квалифицировать методики экспертного опроса с помощью системы Expert Decide как адаптивное личное интервью с помощью компьютера и визуализацией результатов в режиме реального времени. В данной работе эта технология охарактеризована как сочетание двух методов: ♦ применяемого за рубежом, главным образом в США, метода CAPI {Computeг-Assisted Personal Interviewing) — личного интервью с помощью компьютера; • подхода аналитической иерархии АНР {Analytical Hierarchy Process) и соответствующего ему метода анализа иерархических структур Т. Саати. Суть первого метода — интервью эксперта с помощью компьютера. Интервьюер вводит оценки эксперта по ряду вопросов в компьютер по заранее заданной схеме (модели). Структура опроса унифицирована, но предусмотрена возможность адаптации некоторых деталей интервью, например, к местным особенностям. Второй метод реализует идею декомпозиции сложной задачи многокритериальной оптимизации в условиях неопределенности в виде многоуровневой иерархии, его суть — в оценке отношений попарного предпочтения элементов различных уровней (сравнении критериев, компонентов, акторов, альтернатив оценок или сценариев) по специально организованной качественной шкале с последующим их «переводом» в количественные и синтезе полученных количественных соотношений (весов, или приоритетов). При формировании стратегической стратегии развития предприятия 120 |