Шкала попарных сравнений Саати
Значение wij | Определение | Пояснение | |
Территории одинаково опасные (безопасные) | Территории обладают примерно одинаковой опасностью | ||
Промежуточное значение | |||
Слабое превосходство | Эксперт считает, что опасность первой территории пары несколько выше, чем второй | ||
Промежуточное значение | |||
Сильное превосходство | Эксперт считает, что опасность первой территории пары определенно выше, чем второй | ||
Промежуточное значение | |||
Явное превосходство | Эксперт считает, что опасность первой территории пары явно выше, чем второй и статистика это подтверждает | ||
Промежуточное значение | |||
Абсолютное превосходство | У эксперта нет никаких сомнений относительно того, что опасность первой территории пары значительно выше, чем второй |
2) оценка согласованности мнений экспертов с целью определения возможности использования полученных результатов. Для этого вычисляют коэффициенты вариации
где wij(l) - элементы матрицы W(l), полученной от l-го из z экспертов; - их усредненные значения. Согласованность считают удовлетворительной при " ij и хорошей при " ij. В случае неудовлетворительной согласованности экспертам предлагается критически оценить результаты сравнений территорий и, при необходимости, внести коррективы. После этого повторяется обработка вновь заполненных матриц попарных сравнений и оценивается согласованность.
В результате экспертного оценивания получим z матриц попарных сравнений, которые в общем случае не являются транзитивными.
Обработка матриц попарных сравнений. В качестве весов, полученных в результате экспертного оценивания, принимают компоненты максимального собственного вектора матрицы попарных сравнений W, для вычисления которых используют точный и приближенный способы.
Точный способ. Пусть - максимальный собственный вектор матрицы W. С целью вычисления его компонент решим уравнение
, (14)
где - собственное число матрицы W.
Перепишем (14) в координатной форме:
. (15)
С учетом того, что при , представим (15) в виде системы однородных уравнений:
, (16)
или, в матричной форме, , где - единичная матрица -го порядка. Известно, что система однородных линейных уравнений имеет ненулевое решение только в случае, когда определитель соответствующей матрицы равен нулю:
(17)
Разложив этот определитель, получим характеристическое уравнение -й степени относительно . Решение этого уравнения даст значений . Затем необходимо найти компоненты собственного вектора матрицы , соответствующего , для чего требуется решение системы однородных уравнений .
Пример 1. Пусть имеется матрица
попарных сравнений трех территорий. Определим компоненты максимального собственного вектора матрицы.
Решим уравнение (14) для в общем виде, для чего в соответствии с (5.16) представим его в виде системы однородных уравнений
(18)
Далее из уравнения (17) определим . Раскрывая определитель, получим:
(19)
Пусть . Тогда уравнение (19) принимает вид неполного кубичного уравнения
.
Его корни определяются по формулам
, (20)
где .
Анализ (19) показывает, что при невыполнении условия транзитивности матрицы и , а при выполнении этого условия и . Это соответствует утверждению о том, что для идеальной матрицы имеет место равенство , а для нетранзитивной матрицы .
Уравнение (19) при имеет один действительный корень и два сопряженных комплексных корня или при три действительных корня, по крайней мере два из которых будут равны.
Подставляя в (18) элементы матрицы , получим неполное кубичное уравнение . Обозначив , по (20) найдем: ; . Следовательно, . Подставив значение максимального собственного числа матрицы в (19), найдем компоненты максимального собственного вектора, нормированные значения которых и есть значения степеней принадлежности территорий выбранному нечеткому множеству: .
Необходимо отметить, что при попарных сравнениях четырех и более территорий приведенный способ вычисления максимального собственного вектора матрицы становится сложным для практической реализации.
Приближенный способ. Введем вектор
, (21)
компоненты которого характеризуют вес территорий, где - номер шага алгоритма. Тогда нормированный вектор определяется по формуле
, (22)
где - сумма компонент вектора .
Если - неразложимая матрица, то процедура (22) сходится, так как при , а . Вычисление компонент максимального собственного вектора осуществляют до достижения заданной точности .
Пример 2. Решим задачу примера 1 приближенным способом при . Результаты представлены в табл. 9.
Таблица 9
Значения компонент нормированного собственного вектора
qi | k | |||
q1 | ||||
q2 | ||||
q3 |
Каждая клетка этой таблицы содержит два числа: в числителе - , в знаменателе - . Требуемая точность вычислений достигается на четвертом шаге итераций. Следовательно, с точностью компоненты собственного вектора матрицы принимают следующие значения: ; ; . Приведенный алгоритм приближенных вычислений сравнительно легко реализуем на ЭВМ и позволяет путем увеличения числа итераций достичь любой заданной точности вычислений относительных весов территорий.
При удовлетворительной согласованности мнений экспертов определяются степени принадлежности территорий нечеткому множеству , значения которых равны усредненным (или вычисленным с учетом компетентности экспертов) значениям компонент максимального собственного вектора матриц попарных сравнений, нормированных на единицу: mA(qj)=qj/q1.
Методика получения информации об относительной опасности территорий, основанная на рассмотренной нечеткой модели, состоит в следующем:
выбор сравниваемых территорий;
выбор экспертов;
выбор нечеткой переменной, наилучшим образом описывающей опасность территорий;
вычисление степеней принадлежности территорий нечеткому множеству, смысл которого формализован выбранной нечеткой переменной.
Последовательность операций при этом состоит в следующем:
вычисление относительных весов территорий на основе метода попарных сравнений с количественной оценкой предпочтения;
вычисление степеней принадлежности территорий нечеткому множеству.
Вычисление относительных весов территорий производится в следующей последовательности:
выставление оценок парам территорий членами экспертной группы (заполнение матриц попарных сравнений);
обработка матриц попарных сравнений;
объединение относительных весов территорий, полученных экспертами;
оценка согласованности мнений экспертов группы.