Модели оценки и сопоставления научных и научно-технических проектов

В статье показаны модели многокритериального ранжирования и выбора научно-технических проектов, представленных на конкурс, учитывающие требования к критериям их оценки, неопределенность их оценок по качественным критериям, весовые коэффициенты значимости критериев и методы их расчета. Модели выбора приоритетных проектов основаны на сочетании комплекса методов сбора и обработки экспертных оценок и нечетких данных, что позволяет снизить субъективизм и неопределенность суждений экспертов по качественным характеристикам проектов за счет их преобразования в числовой вид

Ключевые слова: организация оценки проектов, критерии и модели оценки, модели ранжирования проектов, статистика интервальных данных.

Список использованных источников

  1. О. И. Ларичев, А. С. Прохоров, А. Б. Петровский и др. Опыт планирования фундаментальных исследований на конкурсной основе//Вестник АН СССР. 1989. № 7. С. 51-61.
  2. А. Б. Петровский. Системы поддержки принятия решений для структуризации и анализа качественных альтернатив. Дисс. на соискание степени д. т. н. Специальность: 01.01.11. М., 1994. 195 с.
  3. О. И. Ларичев, Е. М. Мошкович. Качественные методы принятия решений. Вербальный анализ решений. М.: Наука. Физматлит, 1996. 208 с.
  4. В. С. Бойченко, А. Б. Петровский, М. Ю. Стернин, Г. И. Шепелев. Выбор приоритетов научно-технического развития: опыт Советского Союза//Труды Института системного анализа Российской академии наук. 2015. Вып. 3. С. 3-12. http://www.isa.ru/proceed…&view=article&id=893
  5. Ю. А. Зак. Прикладные задачи многокритериальной оптимизации. М.: Экономика, 2014. 455 с.
  6. В. Д. Ногин. Линейная свертка критериев в многокритериальной оптимизации Санкт-Петербурга//Санкт-Петербургский государственный университет «Искусственный интеллект и принятие решений». 2014. № 4. С. 73-82.
  7. N. R. Baker, J. Freeland. Recent Advances in R&D Benefit Measurement and Project Selection Methods//Management Sciences. 1975. 21. № 10. P. 1164-1175.
  8. Б. Оныкий, С. Остапюк, Л. Сумароков. Коллективные решения//Проблемы создания и развития МСНТИ. № 1. М.: МЦНТИ, 1977. С. 3-68.
  9. С. В. Емельянов, О. И. Ларичев. Многокритериальные методы принятия решений. М.: Знание, 1985. 32 с.
  10. А. И. Орлов. Организационно-экономическое моделирование: учебник. В 3-х ч. Ч. 2: Экспертные оценки. М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2011. 486 с.
  11. В. П. Осипов, В. А. Судаков. Многокритериальный анализ решений при нечетких областях предпочтений//Препринты ИПМ им. М. В. Келдыша. 2017. № 6. 16 с.
  12. Е. Злоба, И. Яцкив. Статистические методы восстановления пропущенных данных//Computer Modeling&New Technoljgits. Vоl. 6. 2004. С. 55-56.
  13. Р. Дж. А. Литтл, Д. Б. Рубин. Статистический анализ данных с пропусками. М.: Финансы и статистика, 1991. 430 с.
  14. Missing data SPSS Learning Modules. https://stats.oarc.ucla.edu/spss/modules/missing-data.
  15. С. Остапюк, Г. Воробьева. Многокритериальная оценка программ научно-технической и инновационной направленности//Инвестиции в России. 2006. № 3 (134). С. 33-35.
  16. А. И. Посадский, Т. В. Сивакова, В. А. Судаков. Агрегирование нечетких суждений экспертов//Препринты ИПМ им. М. В. Келдыша. 2019. № 101. 12 с.
  17. Я. В. Михайлов. Управленческое решение. Пособие для управленцев-практиков. М.: Экономика, 2011. 143 с.
  18. А. Н. Шилин, И. А. Коптелова Теория принятия решений в проектировании информационно-измерительной техники. М-во образования и науки РФ, Волгоградский гос. технический ун-т. Волгоград: ВолгГТУ, 2012. 128 с.
  19. Т. Л. Саати. Принятие решений: метод анализа иерархий. Москва: Радио и связь, 1993. 14 с.
  20. О. И. Ларичев. Теория и методы принятия решений. М.: Университетская лавка, Логос, 2008. 392 с.
  21. Метод Черчмена – Акоффа. https://studopedia.ru/9_67538_metod-cherchmena-akoffa.html?ysclid=lnd4tz4zm62559300420.
  22. В. М. Постников, С. Б. Спиридонов. Методы выбора весовых коэффициентов локальных критериев//Наука и Образование. МГТУ им. Н.Э. Баумана. Электрон. журн. 2015. № 6. С. 267-287.

Авторы