Модели и алгоритмы информационной системы управление энергосбережением

5.7. Использование метода анализа иерархий для
принятия оптимального решения процессов
информационной системы энергетического менеджмента

В ИСУЭ задача принятия решения состоит в формировании множества возможных вариантов, обеспечивающих разрешение проблемной ситуации при существующих ограничениях, и выделе­нии среди этих вариантов одного лучшего или нескольких пред­почтительных вариантов, удовлетворяющих предъявляемым к ним требованиям [1, 9, 13]. В решения комплекса задач принятия решений используются результаты решений всех задач стадий процесса управления: нормирование, планирование, учет и кон­троль. В этом процессе выделяет три этапа: поиск информации, поиск и нахождение альтернативного и выбор лучшей альтер­нативы. На первом этапе собирается вся доступная на момент принятия решения информация: фактические данные, мнение экспертов. Там, где это возможно, строятся математические модели; определяются взгляды на проблему со стороны групп специалистов, влияющих на ее решение. Второй этап связан с определением того, что можно, а что нельзя делать в имеющейся ситуации, т.е. с определением вариантов решений (альтернатив). И уже третий этап включает в себя сравнение альтернатив и выбор наилучшего варианта (или вариантов) решения [47].

В ИСУЭ для принятия решения использованы следующие методы ИАД: линейная регрессия, нейронные сети, деревья реше­ний, к-ближайшего соседа и визуализация, а для выбора наилуч­шего варианта (или вариантов) решения среди методов ИАД пред­лагается использовать, как наиболее приемлемый для рассматри­ваемой ситуации, метод анализа иерархий (МАИ), основанный на суждении экспертов (специалистов).
МАИ является систематической процедурой для иерархичес­кого представления элементов, определяющих суть любой про­блемы. Метод состоит в декомпозиции проблемы на все более простые составляющие части и дальнейшей обработке последова­тельности суждений лица, принимающего решение, по парным сравнениям. В результате может быть выражена относительная степень (интенсивность) взаимодействия элементов в иерархии. Эти суждения затем выражаются численно. МАИ включает проце­дуры синтеза множественных суждений, получения приоритет­ности критериев и нахождения альтернативных решений. Полезно отметить, что полученные таким образом значения являются оценками в шкале отношений и соответствуют так называемым жестким оценкам. В МАИ элементы задачи сравниваются попарно по отношению к их воздействию («весу», или «интенсивности») на общую для них характеристику [47].
Основными этапами МАИ являются:
1. Разработка постановки задач, определение цели и важных критериев решения задач, построение шкалы относительной важ­ности критериев.
2. Построение иерархии, начиная с вершины (цели, с точки зрения управления), через промежуточные уровни (критерии, от которых зависят последующие уровни) к самому нижнему уровню (который обычно является перечнем альтернатив).
3. Построение множества квадратных матриц суждений для парных сравнений для каждого из нижних уровней – по одной матрице для каждого элемента, примыкающего верхнего уровня.
4. Формирование квадратных матриц суждений, сравнивая элементы любого уровня друг с другом относительно их воздей­ствия на направляемый элемент.
5. Определение согласованности суждений. Расчет и провер­ка индекса согласованности. Сравнение индекса согласованности с соответствующими средними значениями для случайных элемен­тов. Получение отношения согласованности.
6. Расчет векторов локальных и глобальных приоритетов. Определение согласованности и синтез приоритетов.
7. Иерархический синтез для взвешивания собственных век­торов весами критериев и вычисление суммы по всем соответ­ствующим взвешенным компонентам собственных векторов уров­ня иерархии, лежащих ниже.
8. Нахождение согласованности всех иерархий путем пере­множения каждого индекса согласованности на приоритет соот­ветствующего критерия и суммирование полученных чисел.
Ниже описывается алгоритм решения задачи выбора наи­лучшей альтернативы среди альтернатив, описываемой как задача многокритериальной оптимизации в постановке, когда цели, аль­тернативы и исходные данные заданы нечетко, но для которых отношения предпочтения, т.е. функции полезности, заданы четко.
Шаг 1. Первый шаг состоит в декомпозиции и представлении задачи в иерархической форме. На первом (высшем) уровне находится общая цель – «Выбор наилучшую методу». На втором уровне находятся шесть факторов или критериев, уточняющих цель, и на третьем (нижнем) уровне находятся пять метода ИАД, которые должны быть оценены по отношению к критериям второго уровня. Далее следует определение критериев и графическое представ­ление иерархии (см рисунок 15).