| Русский Русский | English English |
   
Главная Архив номеров
19 | 12 | 2024
10.14489/vkit.2023.11.pp.046-053

DOI: 10.14489/vkit.2023.11.pp.046-053

Сакулин С. А., Алфимцев А. Н., Бобрецова А. Г.
ПОДХОД К ПОДДЕРЖКЕ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПО ВЫБОРУ ПОСТАВЩИКА ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННОГО ОБОРУДОВАНИЯ НА ОСНОВЕ ОПЕРАТОРОВ АГРЕГИРОВАНИЯ
(с. 46-53)

Аннотация. В связи с ростом объема информации, необходимой для принятия того или иного решения, во многих отраслях стали популярны системы поддержки принятия решений. В основном такие системы используются для принятия решений тактического уровня, например, при выборе поставщика оборудования. Вместе с тем подходы, на которых основаны такие системы, обладают рядом недостатков. Для преодоления указанных недостатков предложено применить оператор агрегирования критериев на основе интеграла Шоке в рамках подхода к поддержке принятия решений по выбору поставщика телекоммуникационного оборудования. Рассмотрено решение задачи нормализации критериев, идентификации нечеткой меры, приведены примеры экспертных оценок для критериев, а также результаты оценки поставщиков, на основе которых принимается решение.

Ключевые слова:  система поддержки принятия решений; оператор агрегирования; нечеткая мера; интеграл Шоке; телекоммуникационное оборудование.

 

Sakulin S. A., Alfimtsev A. N., Bobretsova A. G.
AN APPROACH TO DECISION SUPPORT FOR CHOOSING A TELECOMMUNICATIONS EQUIPMENT SUPPLIER BASED ON AGGREGATION OPERATORS
(pp. 46-53)

Abstract. In the conditions of rapidly changing market environment and an increase of volume of information that requires analysis and processing before making decisions, the task of creating effective decision support systems is becoming increasingly urgent. These systems allow to reduce the time required for data analysis and development of optimal solutions, as well as to increase the accuracy of decisions made. However, most decision support systems are based on classical methods of multicriteria analysis, which have their limitations and disadvantages. This can lead to incorrect decisions and reduce the efficiency of the system. To improve the accuracy and efficiency of decision support systems, this article suggests using the criteria aggregation operator based on the Choquet integral. This method allows you to take into account all the factors influencing decision-making and objectively assess their significance. The article discusses in detail the process of normalization of criteria and identification of a fuzzy measure. There are also specific examples of expert assessments for the criteria that are used when choosing a supplier of telecommunications equipment. Based on these data, suppliers are evaluated and a decision is made to choose the best one. The evaluation results demonstrate the high efficiency of the method and allow us to conclude that the criteria aggregation operator based on the Choquet integral is an effective tool for decision support in conditions of high information load and uncertainty in the market.

Keywords: Decision support system; Aggregation operator; Fuzzy measure; Choquet integral; Telecommunication equipment.

Рус

С. А. Сакулин, А. Н. Алфимцев, А. Г. Бобрецова (Московский государственный технический университет имени Н. Э. Баумана (национальный исследовательский университет), Москва, Россия) E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript  

Eng

S. A. Sakulin, A. N. Alfimtsev, A. G. Bobretsova (Bauman Moscow State Technical University, Moscow, Russia) E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript  

Рус

1. O'Callaghan M. Decision Intelligence: Human–Machine Integration for Decision-Making. New York: CRC Press, 2023. 280 p.
2. Кириенко В. Е. Вызовы и возможности при создании и применении систем поддержки принятия решений // Проблемы управления в социальных системах. 2013. Т. 6, № 9. С. 6–16.
3. Aytekin A. Comparative Analysis of the Normalization Techniques in the Context of MCDM Problems // Decision Making: Applications in Management and Engineering. 2021. V. 4, № 2. P. 1–25.
4. Tzeng G. H., Huang J. J. Multiple Attribute Decision Making: Methods and Applications. New York: CRC Press, 2011. 352 p.
5. Dujmovic J. Soft Computing Evaluation Logic: The LSP Decision Method and its Applications. Hoboken: John Wiley and Sons, 2018. 915 p.
6. Kojadinovic I. Minimum Variance Capacity Identification // European Journal of Operational Research. 2007. V. 177, № 1. P. 498–514.
7. Дегтярева Н. М., Яковлев Р. Методические подходы к выбору и оценке поставщиков предприятия // Вестник Волжского университета имени В. Н. Татищева. 2015. № 1 (33). С. 100–105.
8. Грекова Г. И., Савина Т. С. Деловая репутация компании: экономическое содержание и оценка // Вестник Новгородского государственного университета имени Ярослава Мудрого. 2012. № 69. С. 48–52.
9. Шашкова А. А. Особенности управления маркетинговой деятельностью на рынке телекоммуникационного оборудования // Интернаука. 2020. № 1-1. С. 41–43.
10. Ермаков А. А., Воронков Д. О. Анализ методов оценки надёжности в цепях поставок // Наука, техника и образование. 2018. № 4 (45). С. 9–15.
11. Кавелина Н. Ю., Ледерер А. В. Специфика и существенные условия договора поставки // Вестник науки. 2019. Т. 3, № 10 (19). С. 51–54.
12. Mukhametzyanov I. On the Conformity of Scales of Multidimensional Normalization: An Application for the Problems of Decision Making // Decision Making: Applications in Management and Engineering. 2023. V. 6, № 1. P. 399–431.
13. Kojadinovic I., Marichal J. L., Roubens M. An Axiomatic Approach to the Definition of the Entropy of a Discrete Choquet Capacity // Information Sciences. 2005. V. 172, № 1-2. P. 131–153.
14. Grabisch M., Kojadinovic I., Meyer P. A Review of Methods for Capacity Identification in Choquet Integral Based Multi-Attribute Utility Theory: Applications of the Kappalab R Package // European Journal of Operational Research. 2008. V. 186, № 2. P. 766–785.
15. Сакулин С.А. Визуализация операторов агрегирования с применением трехмерной когнитивной графики // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2022. Т. 19, № 3 (213). С. 15–22.

Eng

1. O'Callaghan M. (2023). Decision Intelligence: Human–Machine Integration for Decision-Making. New York: CRC Press.
2. Kirienko V. E. (2013). Challenges and opportunities in creating and using decision support systems. Problemy upravleniya v sotsial'nyh sistemah, 6(9), 6 – 16. [in Russian language]
3. Aytekin A. (2021). Comparative Analysis of the Normalization Techniques in the Context of MCDM Problems. Decision Making: Applications in Management and Engineering, 4(2), 1 – 25.
4. Tzeng G. H., Huang J. J. (2011). Multiple Attribute Decision Making: Methods and Applications. New York: CRC Press.
5. Dujmovic J. (2018). Soft Computing Evaluation Logic: The LSP Decision Method and its Applications. Hoboken: John Wiley and Sons.
6. Kojadinovic I. (2007). Minimum Variance Capacity Identification. European Journal of Operational Research, 177(1), 498 – 514.
7. Degtyareva N. M., Yakovlev R. (2015). Methodological approaches to the selection and evaluation of enterprise suppliers. Vestnik Volzhskogo universiteta imeni V. N. Tatishcheva, 33(1), 100 – 105. [in Russian language]
8. Grekova G. I., Savina T. S. (2012). Business reputation of the company: economic content and assessment. Vestnik Novgorodskogo gosudarstvennogo universiteta imeni Yaroslava Mudrogo, 69, 48 – 52. [in Russian language]
9. Shashkova A. A. (2020). Features of managing marketing activities in the telecommunications equipment market. Internauka, (1-1), 41 – 43. [in Russian language]
10. Ermakov A. A., Voronkov D. O. (2018). Analysis of methods for assessing reliability in supply chains. Nauka, tekhnika i obrazovanie, 45(4), 9 – 15. [in Russian language]
11. Kavelina N. Yu., Lederer A. V. (2019). Specifics and essential terms of the supply agreement. Vestnik nauki, 3, 19(10), 51 – 54. [in Russian language]
12. Mukhametzyanov I. (2023). On the Conformity of Scales of Multidimensional Normalization: An Application for the Problems of Decision Making. Decision Making: Applications in Management and Engineering, 6(1), 399 – 431.
13. Kojadinovic I., Marichal J. L., Roubens M. (2005). An Axiomatic Approach to the Definition of the Entropy of a Discrete Choquet Capacity. Information Sciences, 172(1-2), 131 – 153.
14. Grabisch M., Kojadinovic I., Meyer P. (2008). A Review of Methods for Capacity Identification in Choquet Integral Based Multi-Attribute Utility Theory: Applications of the Kappalab R Package. European Journal of Operational Research, 186(2), 766 – 785.
15. Sakulin S. A. (2022). Aggregation operators visualization using 3D cognitive graphics. Vestnik komp'yuternyh i informatsionnyh tekhnologiy, 19, 213(3), 15 – 22. [in Russian language] DOI: 10.14489/vkit.2022.03.pp.015-022

Рус

Статью можно приобрести в электронном виде (PDF формат).

Стоимость статьи 500 руб. (в том числе НДС 20%). После оформления заказа, в течение нескольких дней, на указанный вами e-mail придут счет и квитанция для оплаты в банке.

После поступления денег на счет издательства, вам будет выслан электронный вариант статьи.

Для заказа скопируйте doi статьи:

10.14489/vkit.2023.11.pp.046-053

и заполните  форму 

Отправляя форму вы даете согласие на обработку персональных данных.

.

 

Eng

This article  is available in electronic format (PDF).

The cost of a single article is 500 rubles. (including VAT 20%). After you place an order within a few days, you will receive following documents to your specified e-mail: account on payment and receipt to pay in the bank.

After depositing your payment on our bank account we send you file of the article by e-mail.

To order articles please copy the article doi:

10.14489/vkit.2023.11.pp.046-053

and fill out the  form  

 

.

 

 

 
Поиск
Rambler's Top100 Яндекс цитирования