Она включает в себя компонент математических методов ранжирования альтернатив и распределения ресурсов с учетом многокритериальности, базу данных критериев качества, базу знаний иерархий критериев качества и функций принадлежности, базу знаний решенных задач по принятию решений.
Компонент математических методов реализует методы многокритериального анализа и выбора вариантов, в основе которых лежат методы анализа иерархий и принятия решений на нечетких множествах, а также методы комбинаторики для решения задач оптимального распределения ресурсов.
База данных критериев качества содержит информацию о различных социально-экономических, технологических, экологических, антропогенных и других критериях, которые классифицированы по различным экономическим, управленческим и организационным проблемам. База данных критериев постоянно пополняется новой информацией.
База знаний иерархий критериев качества и функций принадлежности накапливает и хранит знания о наиболее типовых иерархиях и функциях из различных отраслей экономики. Она строится на основе знаний высококвалифицированных специалистов предметных областей и может быть использована при решении типовых задач без существенной корректировки значений функций принадлежности и иерархических структур критериев.
База знаний решенных задач хранит и накапливает информацию о компонентах решенных практических задач по принятию решений. К таким компонентам причислены функции принадлежности по различным критериям; иерархические структуры критериев, экспертные оценки степени предпочтительности исследуемых альтернатив и относительной важности критериев, векторы приоритетов альтернатив по всем рассматриваемым в задаче критериям и для каждого эксперта, участвовавшего в решении задач принятия и обоснования рациональных решений.
Компонент математических методов для поддержки динамических процессов в иерархических системах имеет ряд особенностей, не рассматриваемых ранее.
Данный компонент расширен следующими процедурами:
• процедурой подбора функций и построения полиномов, аппроксимирующих динамику изменения предпочтений на основе информации, хранящейся в базе данных;
• процедурой численного решения уравнения (2.4) для матриц произвольной размерности, элементы которых заданы функциями из табл. 2.2;
• процедурой построения регрессионных зависимостей приоритетов от времени на основе информации, содержащейся в базе данных.
Задача прогнозирования решается в системе двумя способами: путем построения аппроксимирующих зависимостей на основе имеющейся в базе данных информации с последующим их использованием для построения динамических матриц парных сравнений на определенном отрезке времени, а также путем экспертной оценки вероятного изменения предпочтений с помощью функциональной шкалы (см. табл. 2.2) и последующего численного решения уравнения вида (2.4).
Получение динамических приоритетов также возможно путем аппроксимации информации, хранящейся в базе данных, или в результате решения уравнения (2.4).
База данных системы для поддержки динамических процессов принятия решений выполняет две основные функции. Она используется для информационной поддержки пользователя при формировании новых задач в данной предметной области, а также в процессах анализа при извлечении знаний. Представление информации о целях, критериях, альтернативах, экспертах и, наконец, предпочтениях сопряжено со сложностями, поскольку между элементами данных существует множество связей различного характера. В соответствии с основными функциями данные можно разделить на две категории, одна из которых, наиболее общая, обеспечивает информационную поддержку пользователя, а другая, более конкретная, используется в процессах извлечения знаний. К первой категории относится информация об альтернативах, критериях и экспертах. Данные об этих объектах можно организовать в виде пополняемых списков и таблиц. Вторая категория данных содержит ссылки на конкретные альтернативы, критерии и экспертов, участвовавших в решении определенной задачи, а также включает информацию обо всех предпочтениях и приоритетах. Для представления данных первой категории хорошо подходит любая модель, данные второй категории плохо вписываются во все модели. Поэтому для их представления используется собственный формат, названный "файл задачи".
Сравнение реляционной и файловой моделей показало явные преимущества последней по возможностям представления сложных данных, при этом трудоемкость реализации такой системы значительно выше.
