Эксперт по решениям
DEX (Decision EXpert) — это качественный метод многокритериального анализа решений (MCDA) для принятия решений, реализованный в программном обеспечении DEX. [1] Этот метод был разработан исследовательской группой под руководством Боханца, Братко и Райковича. [2] Этот метод помогает лицам, принимающим решения, принимать сложные решения на основе множества, возможно, противоречивых атрибутов. В DEX все атрибуты являются качественными и могут принимать значения, представленные словами, например «низкий» или «отличный». Атрибуты обычно организованы в иерархию. Оценка альтернатив решения осуществляется функциями полезности, которые представлены в виде правил принятия решений. Предполагается, что все атрибуты (аргументы функции и результаты) дискретны. Кроме того, их можно упорядочить по предпочтениям, так что более высокий порядковый номер соответствует лучшему предпочтению.
История
[ редактировать ]Истоки метода DEX можно проследить до работы Эфстатиу и Райковича (1979). [3] Их идея заключалась в том, чтобы использовать слова вместо чисел в многокритериальных моделях принятия решений и использовать таблицы для представления функций полезности. Этот метод был далее развит словенскими исследователями Владиславом Райковичем и Марко Боханцем, которые расширили его, чтобы справиться с иерархиями атрибутов и облегчить получение и объяснение знаний о принятии решений от экспертов и аналитиков решений. [4] Этот метод получил название DECMAK. В 1987 году [5] после внедрения вспомогательной компьютерной программы метод получил название DEX (Decision EXpert). [6] В 1990-е годы DEX уже использовался для решения сложных задач принятия решений в промышленности, здравоохранении, оценке проектов, жилищном строительстве и спорте. [4] В 2000 году DEX был реализован как программное обеспечение DEXi. [7] Обновленные версии DEXi, а также другие программные инструменты, связанные с DEX, доступны в программном обеспечении DEX. [1] веб-сайт.
Метод DEX
[ редактировать ]DEX (Decision EXpert) — это метод моделирования многокритериальных решений. Его основными отличительными характеристиками являются: [8]
- DEX является иерархическим: многокритериальные модели, разработанные DEX, состоят из атрибутов, организованных в иерархию. Это похоже на другие методы MCDA , такие как процесс аналитической иерархии (AHP). Иерархия представляет собой разложение проблемы принятия решений на более простые подзадачи, так что атрибуты более высокого уровня зависят от атрибутов более низкого уровня. В общем, иерархия представляет собой ориентированный ациклический граф (DAG), конечные узлы которого представляют входные данные, а корни представляют выходные данные модели.
- DEX является качественным: он использует символические атрибуты, в отличие от большинства методов MCDA , которые используют числовые атрибуты. В DEX каждый из атрибутов имеет конечную шкалу значений, состоящую из символических значений, таких как «низкий», «средний» и «высокий». Эти шкалы обычно небольшие (от 2 до 5 значений) и преимущественно упорядочены.
- DEX основан на правилах: оценка альтернатив решения определяется с точки зрения правил принятия решений.
Модель DEX состоит из следующих компонентов: [4]
- Атрибуты: символические переменные, которые представляют основные свойства альтернатив решения.
- Шкалы атрибутов: качественные и, следовательно, состоят из набора слов, например: «неприемлемый», «приемлемый», «хороший» и т. д. Чаще всего шкалы атрибутов упорядочены преимущественно.
- Иерархия атрибутов: представляет собой разложение сложной проблемы решения на менее сложные подзадачи.
- Правила принятия решений: функции полезности, представленные в виде таблиц решений , которые определяют агрегирование атрибутов более низкого уровня к атрибутам более высокого уровня.
Практический пример
[ редактировать ]
Основные концепции метода DEX иллюстрируются простой моделью оценки автомобилей. [7] Эта модель распространяется вместе с бесплатным программным обеспечением DEXi. [9] и используется в литературе по DEX для иллюстрации метода. Он также использовался для создания набора данных для оценки автомобилей. [10] в репозитории машинного обучения UCI. [11]
Иерархия в этом примере состоит из десяти атрибутов, шесть из которых являются базовыми и представляют наблюдаемые особенности автомобилей:
- BUY.PRICE - цена покупки
- MAINT.PRICE - цена обслуживания
- #ПЕРС - количество человек
- #DOORS - количество дверей
- БАГАЖ - место для багажа
- БЕЗОПАСНОСТЬ - безопасность автомобиля.
Общая оценка корневого атрибута CAR осуществляется посредством трех агрегированных промежуточных атрибутов:
- КОМФОРТ – удобство автомобиля
- ТЕХ.ЧАР. - технические характеристики
- ЦЕНА - общая цена.
На рисунке ниже показаны шкалы значений для всех атрибутов.
Правила принятия решений, соответствующие атрибуту CAR, показаны на рисунке справа. Эти правила определяют отображение всех комбинаций значений PRICE и TECH.CHAR. в значения CAR. Поскольку атрибуты PRICE и TECH.CHAR. имеют три и четыре значения соответственно, таблица решений содержит 3 x 4 = 12 правил. Каждая строка представляет определенное значение CAR для одной комбинации значений PRICE и TECH.CHAR. Четвертая строка, например, означает, что
if PRICE=high and TECH.CHAR.=exc. then CAR=unacc.
В модели DEX правила принятия решений должны быть определены для всех совокупных атрибутов модели. В случае нашего примера модель содержит три таблицы решений для промежуточных атрибутов COMFORT, TECH.CHAR. и ЦЕНА.
Альтернативы решения (т. е. автомобили в этом примере) оцениваются в соответствии с входными данными, предоставленными лицом, принимающим решения, путем агрегирования базовых атрибутов по направлению к корневому узлу модели DEX. На рисунке ниже представлена оценка трех альтернатив (автомобилей).
DEX может обрабатывать недостающую информацию, что видно из оценки Car3. Неизвестное значение базового атрибута БЕЗОПАСНОСТИ (обозначаемое «*») обрабатывается путем рассмотрения всех возможных значений этого атрибута. В результате атрибутам TECH.CHAR присваивается набор значений (а не одно значение). и АВТОМОБИЛЬ.
Выполнение
[ редактировать ]Метод DEX реализован в виде программного обеспечения DEXi, которое находится в свободном доступе и поддерживает разработку моделей DEX, а также оценку и анализ всех альтернативных решений. DEXi проверяет полноту (они предоставляют результаты оценки для всех возможных комбинаций значений базовых атрибутов) и непротиворечивость (определенные функции агрегирования подчиняются принципу доминирования, т.е. они монотонны по отношению ко всем предпочтительно упорядоченным базовым критериям) модели.
Программное обеспечение DEXi также поддерживает анализ оцененных альтернатив. В программе доступны четыре процедуры анализа: [7]
- Анализ плюс-минус: проверяет, как небольшие изменения значений входных атрибутов влияют на оценку альтернатив.
- Выборочное объяснение: предоставляет информацию о сильных и слабых компонентах каждой альтернативы.
- Сравнить: сравнивает выбранные альтернативы через атрибуты.
- Генерация вариантов (также называемая целевым анализом): поиск альтернативных способов улучшения или ухудшения данной альтернативы.
Ссылки
[ редактировать ]- ^ Jump up to: а б Боанец, Марко. «Программное обеспечение DEX» .
- ^ Боханец М., Братко И., Райкович В. (1983): Экспертная система для принятия решений. Процессы и инструменты для принятия решений (под ред. Х.Г. Сол), Северная Голландия, 235–248.
- ^ Эфстатиу, Дж., и Райкович, В. (1979). Многоатрибутное принятие решений с использованием нечеткого эвристического подхода. Транзакции IEEE по системам, человеку и кибернетике, 9 (6), 326–333.
- ^ Jump up to: а б с Боханец М, Райкович В, Братко И, Зупан Б, Жнидаршич М (2013) Методология DEX: три десятилетия качественного многоатрибутного моделирования . Информатика 37:49–54.
- ^ Райкович В., Боханец М., Батагель В. (1988): Методы инженерии знаний для идентификации полезности. Acta Psychologica 68 (1–3), 271–286.
- ^ Боханец М., Райкович В. (1990): DEX: оболочка экспертной системы для поддержки принятия решений, Sistemica 1 (1), 145–157.
- ^ Jump up to: а б с Боханец, М. (2020): DEXi: Программа для принятия решений по нескольким атрибутам, Руководство пользователя, версия 5.04. Отчет IJS DP-13100, Институт Йожефа Стефана, Любляна.
- ^ Боханец, М. (2022): DEX (Decision Expert): качественный иерархический многокритериальный метод. Принятие решений по множественным критериям (под ред. Кулкарни, А.Дж.), Исследования в области систем, решений и контроля 407, Сингапур: Springer, doi: 10.1007/978-981-16-7414-3_3, 39-78.
- ^ Боанец, Марко. «DEXi: программа для принятия многоатрибутных решений» .
- ^ «Набор данных для оценки автомобиля» .
- ^ «Репозиторий машинного обучения» .