Принятие решений с использованием иерархий и приоритетов
Ключевые слова:
принятие решений, метод анализа иерархий (МАИ), парные сравнения, иерархия критериев, вектор приоритетов, согласованность суждений, многокритериальный выбор, синтез приоритетов, анализ чувствительности, стратегическое планированиеАннотация
В статье рассматривается методология принятия решений в сложных многокритериальных условиях на основе построения иерархических структур и определения приоритетов элементов.
Основное внимание уделено методу анализа иерархий (МАИ), его теоретическим основам и математическому аппарату, включающему процедуру парных сравнений, вычисление собственных векторов матриц суждений и оценку согласованности экспертных оценок. На подробном практическом примере, посвященном стратегическому выбору локализации для нового производственного объекта, продемонстрирован пошаговый процесс применения метода: от декомпозиции цели и построения иерархии критериев через сбор экспертных оценок к синтезу глобальных приоритетов альтернативных вариантов.
Особый акцент сделан на анализе чувствительности полученного решения и интеграции МАИ с другими подходами для повышения устойчивости и обоснованности выводов. Статья носит прикладной характер и предназначена для специалистов в области менеджмента, системного анализа и проектного управления.
Библиографические ссылки
Саати Т. Л. Принятие решений. Метод анализа иерархий. – М.: Радио и связь, 1993. – 278 с.
Зайцев М. Г., Прядко С. Н. Методы оптимизации управления и принятия решений: примеры, задачи, кейсы. – М.: Дело, 2022. – 256 с.
Петровский А. Б. Методы принятия решений в условиях неопределенности и риска // Искусственный интеллект и принятие решений. – 2023. – № 2. – С. 41–59.
Литвин Ю. Н., Минченко О. В. Современные методы поддержки принятия управленческих решений: метод анализа иерархий и его модификации // Вестник университета. – 2024. – № 1. – С. 88–97.
Тягунова Т. Н., Шевелев Д. В. Нечеткий метод анализа иерархий в условиях неполной информации // Информационные технологии и вычислительные системы. – 2023. – № 4. – С. 45–58.
Турков М. С. Интеграция метода анализа иерархий и метода TOPSIS для задач стратегического выбора // Бизнес-информатика. – 2022. – Т. 16, № 3. – С. 60–75.
Орлов А. И. Теория принятия решений. – М.: Экзамен, 2020. – 573 с.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2026 Молодёжный вестник Новороссийского филиала Белгородского государственного технологического университета им. В. Г. Шухова
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
Copyright information
Тексты данной электронной статьи защищены (cc) Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Unported License.
Вы можете свободно:
Делиться (You are free: to Share) – копировать, распространять и передавать другим лицам данную электронную книгу при обязательном соблюдении следующих условий:
– Атрибуция (Attribution) – Вы должны атрибутировать произведения (указывать автора и источник) в порядке, предусмотренном автором или лицензиаром (но только так, чтобы никоим образом не подразумевалось, что они поддерживают вас или использование вами данного произведения).
– Некоммерческое использование (Noncommercial use) – Вы не можете использовать эти произведения в коммерческих целях.
– Без производных произведений – Вы не можете изменять, преобразовывать или брать за основу эту электронную книгу или отдельные произведения.
Licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Unported License.
To view a copy of this license, visit https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
or send a letter to Creative Commons, 444 Castro Street, Suite 900, Mountain View, California, 94041, USA.
You are free:
to Share — to copy, distribute and transmit the work
Under the following conditions:
Attribution — You must attribute the work in the manner specified by the author or licensor (but not in any way that suggests that they endorse you or your use of the work).
Non-commercial — You may not use this work for commercial purposes.
No Derivative Works — You may not alter, transform, or build upon this work.
Any of the above conditions can be waived if you get permission from the copyright holder.
