Локальная математическая модель подготовки данных для сравнения инновационных объектов

В работе рассматривается задача многокритериального сравнения инновационных объектов (альтернатив) в условиях субъективизма экспертных данных. За основу выбран метод анализа иерархий, основанный на экспертных оценках. Цель исследования – уменьшение несогласованности оценок экспертов при ранжировании инновационных объектов (альтернатив). Данный метод расширен математической моделью коррекции весов сравниваемых объектов. Математическая модель коррекции весов позволяет получить вектор поправочных коэффициентов. Вектор поправочных коэффициентов вводится на предпоследнем шаге в метод анализа иерархий в сводную таблицу, что позволяет ранжировать объекты и осуществлять выбор при наличии множества частично согласующихся показателей объектов

Ключевые слова: метод анализа иерархий, индивидуальные показатели, модель коррекции, поправочные коэффициенты

Список использованных источников

  1. Ю. А. Зак. Принятие многокритериальных решений. М.: Экономика. 2005. 235 с.
  2. Х. А. Таха. Введение в исследование операций/Пер с англ. 6-е изд. М.: Издательский дом «Вильямс», 2005. 912 с.
  3. Т. Л. Саати. Принятие решений. Метод анализа иерархий. М.: Радио и связь, 1993. 320 с.
  4. Е. С. Вентцель. Исследование операций. М.: Высшая школа, 2001.
  5. Е. В. Попова. Как пройти через долину смерти или зачем нужна коммерциализация технологий//Инновации. 2008. № 8. С. 12-14.
  6. Д. Цителадзе. Классификация и оценка транзакционных издержек для технологического бизнеса//Инновации. 2014. № 12 (194). С. 93-98.
  7. J. Dang, K. Motohashi. Patent statistics: A good indicator for innovation in China? Patent subsidy program impacts on patent quality//China Economic Review. 2015. Vol. 35. P. 137-155.
  8. MinYoung Suh, Katherine E. Carroll, Nancy L. Cassill Critical Review on Smart Clothing Product Development//Journal of Textile and Apparel Technology and Management. Vol. 6. Issue 4. Fall 2010.
  9. В. Х. Пшихопов, М. Ю. Медведев. Оценивание и управление в сложных динамических системах. М.: Физматлит, 2009. 294 с.
  10. Д. А. Малых, Ю. С. Кириллова. Система управления устройствами «умного дома» с использованием голосовых команд//Молодой ученый. 2017. № 19 (153). С. 60-64.
  11. Е. О. Похомчикова. Интеллектуальная система «умный дом» как направление внедрения информационных технологий в сфере обслуживания//Информационные технологии и проблемы математического моделирования сложных систем. 2016. № 16. С. 8-15.
  12. О. Бородина. Молекулярная кулинария — высокие технологии на кухне//Товаровед продовольственных товаров. 2009. № 5. С. 88-90.
  13. Н. С. Пугачев. Открытые инновации//Молодой ученый. 2013. № 6 (53). С. 403-407.
  14. В. В. Подиновский, О. В. Подиновская. О некорректности метода анализа иерархий//Проблемы управления. 2011. № 1. С. 8-13.
  15. В. Б. Коробов. Сравнительный анализ методов определения весовых коэффициентов «влияющих факторов»//Социология. М. 5. № 20. 2005. С. 54-73.
  16. В. Л. Бурковский, Б. А. Шиянов, А. В. Гривачев, А. С. Сизов, Е. А. Титенко. Комбинированный метод анализа и выбора сложных технических или социально-экономических объектов//Вестник Воронежского государственного технического университета. 2018. Т. 14. № 2. С. 15-20.

Авторы