Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Сравнительный анализ систем методом анализа иерархий

РефератПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Выбранной альтернативой считается альтернатива с максимальным значением глобального приоритета. Сравнение информационных систем сведены в таблицу 3.12. Таблица 3.6 — Сравнительные оценки систем по критерию «Интеграция с 1С: Управление производственным предприятием». Таблица 3.7 — Сравнительные оценки систем по критерию «Формирование маршрута передвижения для транспорта». Таблица 3.4… Читать ещё >

Сравнительный анализ систем методом анализа иерархий (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Чтобы определить приоритетную систему для формулировки на ее основе требований к проектируемому решению, воспользуемся математическим аппаратом анализа иерархий, который позволяет провести многокритериальную оценку кандидатов относительно друг друга.

Определим критерии, по которым следует сравнить рассмотренные выше решения:

  • 1) Поддерживаемые платформы СУБД и ОС.
  • 2) Возможности диспетчеризации транспорта.
  • 3) Интеграция с 1С: Управление производственным предприятием.
  • 4) Формирование маршрута передвижения для транспорта.
  • 5) Расчет времени загрузки.
  • 6) Масштабируемость.
  • 7) Архитектура.

Данные сравнительного анализа аналогов по выбранным параметрам сведены в таблице 3.1.

Таблица 3.1 — Сравнительный анализ программ-аналогов.

Параметр

Программный продукт.

AVARDA.WMS.

Logistic Vision Suite.

1С-Логистика:Управление складом.

Поддерживаемые платформы СУБД и ОС.

ОС: MS Windows, СУБД: любая SQL-совместимая.

ОС: MS Windows, СУБД: SQL-совместимые.

ОС: MS Windows.

CУБД: SQL-совместимые,.

Возможности диспетчеризации транспорта.

Развитая система диспетчеризации.

Отсутствует.

В неявном виде присутствует в разных функциях.

Интеграция с 1С.

Встроенный модуль, расширяющий возможности интеграции с 1С.

Стандартными средствами ОС Windows.

Построена на одной платформе с 1С.

Формирование маршрута.

;

;

Расчет времени загрузки.

Многокритериальная оценка требуемых ресурсов.

Нет данных.

отсутствует.

Масштабируемость.

Архитектура.

Интернет/интранет, клиент-сервер

клиент-сервер

клиент-сервер

Следующим шагом является построение матрицы попарных сравнений для критериев. Заполняя таблицу 3.2, попарно сравниваем критерий из строки с критерием из столбца.

Таблица 3.2 — Относительные веса критериев.

Поддерживаемые платформы СУБД и ОС.

Диспетчеризация транспорта.

Интеграция с 1С.

Формирование маршрута.

Расчет времени загрузки.

Масштабируемость.

Архитектура.

Оценки компонент собственного вектора.

Нормализованные оценки вектора приоритета.

л max.

Поддерживаемые платформы СУБД и ОС.

1/8.

1/7.

1/5.

1/3.

½.

1/5.

0,3573.

0,0309.

0,9582.

Диспетчеризация транспорта.

3,0000.

0,2595.

0,9624.

Интеграция с 1С.

2,5714.

0,2224.

0,8845.

Поддерживаемые платформы СУБД и ОС.

Диспетчеризация транспорта.

Интеграция с 1С.

Формирование маршрута.

Расчет времени загрузки.

Масштабируемость.

Средняя стоимость внедрения.

Оценки компонент собственного вектора.

Нормализованные оценки вектора приоритета.

л max.

Формирование маршрута.

½.

½.

1,8571.

0,1607.

1,1300.

Расчет времени загрузки.

1/3.

½.

½.

1/3.

1,0952.

0,0947.

1,1212.

Масштабируемость.

¼.

1/3.

1/3.

½.

1/3.

0,6786.

0,0587.

0,9686.

Архитектура.

½.

½.

2,0000.

0,1730.

1,1880.

ИТОГО:

31,0000.

3,7083.

3,9762.

7,0333.

11,8333.

16,5000.

6,8667.

11,5597.

7,2128.

Определим наибольшее значение веса критерия, см. таблицу 3.3.

Таблица 3.3 — Сравнение критериев.

Критерии.

Нормализованные оценки вектора приоритета.

Поддерживаемые платформы СУБД и ОС.

0,0309.

Диспетчеризация транспорта.

0,2595.

Интеграция с 1С.

0,2224.

Формирование маршрута.

0,1607.

Расчет времени загрузки.

0,0947.

Масштабируемость.

0,0587.

Архитектура.

0,1730.

Сравнивая нормализованные оценки вектора приоритета можно сделать вывод, что наибольшее значение придается критерию «Диспетчеризация транспорта», наименьшее — «Поддерживаемые платформы СУБД и ОС».

Определим индекс согласованности (ИС), который дает информацию о степени непротиворечивости суждений при составлении матрицы попарных сравнений критериев.

ИС = (л max — n)/(n — 1),.

где л max — максимальное собственное значение матрицы (л max? n),.

n-размерность матрицы ИС = (7,2128- 7)/ (7−1) = 0,0354.

Разделив ИС на число, соответствующее случайной согласованности матрицы шестого порядка, равного 1,32, получим отношение согласованности (ОС). Величина ОС должна быть порядка 10% или менее, чтобы быть приемлемой. В некоторых случаях допускается ОС до 20%, но не более, иначе надо проверить свои суждения.

ОС = 0,0354 / 1,32 = 2,68% < 10%, т. е. пересматривать свои суждения нет нужды.

Следующим шагом является сравнение информационных систем по каждому критерию отдельно. Данные об информационных системах по перечисленным выше критериям представлены в таблице 3.1. Для этого необходимо выполнить попарные сравнения каждой системы по каждому критерию в отдельности (таблицы 3.4 — 3.10).

Таблица 3.4 — Сравнительные оценки систем по критерию «Поддерживаемые платформы СУБД и ОС».

AVARDA.WMS.

Logistic Vision Suite.

1С-Логистика:Управление складом.

Оценки компонент собственного вектора.

Нормализованные оценки вектора приоритета.

л max.

AVARDA.WMS.

½.

½.

0,6667.

0,2000.

Logistic Vision Suite.

1,3333.

0,4000.

1С-Логистика:

1,3333.

0,4000.

ИТОГО:

5,000.

2,5000.

2,5000.

3,3333.

Относительная согласованность матрицы равна 1,08%, т. е. <10%.

Таблица 3.5 — Сравнительные оценки систем по критерию «Диспетчеризация транспорта».

AVARDA.WMS.

Logistic Vision Suite.

1С-Логистика:Управление складом.

Оценки компонент собственного вектора.

Нормализованные оценки вектора приоритета.

л max.

AVARDA.WMS.

3,6667.

0,7143.

Logistic Vision Suite.

1/5.

0,7333.

0,1429.

1С-Логистика:

1/5.

0,7333.

0,1429.

ИТОГО:

1,400.

7,0000.

7,0000.

5,1333.

Относительная согласованность матрицы равна 1,28%, т. е. <10%.

Таблица 3.6 — Сравнительные оценки систем по критерию «Интеграция с 1С: Управление производственным предприятием».

AVARDA.WMS.

Logistic Vision Suite.

1С-Логистика:Управление складом.

Оценки компонент собственного вектора.

Нормализованные оценки вектора приоритета.

л max.

AVARDA.WMS.

2,0000.

0,5538.

1,1 538.

Logistic Vision Suite.

1/3.

0,7778.

0,2154.

1,7 692.

1С-Логистика.

½.

0,8333.

0,2308.

0,92 307.

ИТОГО:

1,8333.

5,0000.

4,0000.

3,6111.

3,1 538.

Относительная согласованность матрицы равна 0,32%, т. е. <10%.

Таблица 3.7 — Сравнительные оценки систем по критерию «Формирование маршрута передвижения для транспорта».

AVARDA.WMS.

Logistic Vision Suite.

1С-Логистика:Управление складом.

Оценки компонент собственного вектора.

Нормализованные оценки вектора приоритета.

л max.

AVARDA.WMS.

1,0000.

0,3333.

Logistic Vision Suite.

1,0000.

0,3333.

1С-Логистика.

1,0000.

0,3333.

ИТОГО:

3,000.

3,000.

3,0000.

3,0000.

Относительная согласованность матрицы равна 0,01%, т. е. <10%.

Таблица 3.8 — Сравнительные оценки систем по критерию «Расчет времени загрузки».

AVARDA.WMS.

Logistic Vision Suite.

1С-Логистика:Управление складом.

Оценки компонент собственного вектора.

Нормализованные оценки вектора приоритета.

л max.

AVARDA.WMS.

2,0000.

0,5294.

0,97 058.

Logistic Vision Suite.

1/3.

½.

0,6111.

0,1618.

0,97 058.

1С-Логистика.

½.

1,1667.

0,3088.

1,8 088.

ИТОГО:

1,8333.

6,000.

3,5000.

3,7778.

3,2 205.

Относительная согласованность матрицы равна 2,32%, т. е. <10%.

Таблица 3.9 — Сравнительные оценки систем по критерию «Масштабируемость».

AVARDA.WMS.

Logistic Vision Suite.

1С-Логистика:Управление складом.

Оценки компонент собственного вектора.

Нормализованные оценки вектора приоритета.

л max.

AVARDA.WMS.

¼.

1,0833.

0,1924.

1,5 814.

Logistic Vision Suite.

½.

1/7.

0,5476.

0,0973.

0,97 251.

1С-Логистика.

4,0000.

0,7104.

0,98 942.

ИТОГО:

5,500.

10,000.

1,3929.

5,6310.

3,2 008.

Относительная согласованность матрицы равна 1,56%, т. е. <10%.

Таблица 3.10 — Сравнительные оценки систем по критерию «Архитектура».

AVARDA.WMS.

Logistic Vision Suite.

1С-Логистика:Управление складом.

Оценки компонент собственного вектора.

Нормализованные оценки вектора приоритета.

л max.

AVARDA.WMS.

¼.

1,0833.

0,1818.

Logistic Vision Suite.

½.

1/8.

0,5417.

0,0909.

1С-Логистика.

4,3333.

0,7273.

ИТОГО:

5,5000.

11,000.

1,3750.

5,9583.

Относительная согласованность матрицы равна 0%, т. е. <10%.

Результаты оценок информационных систем по всем критериям сведены в таблицу 3.11.

Таблица 1.11 — Сравнительные оценки систем по всем критериям.

Альтернативы.

Поддерживаемые платформы СУБД и ОС.

Диспетчеризация транспорта.

Интеграция с 1С.

Формирование маршрута.

Расчет времени загрузки.

Масштабируемость.

архитектура.

Глобальные приоритеты.

Численное значение вектора приоритета.

AVARDA.WMS.

0,2000.

0,7143.

0,5538.

0,3333.

0,5294.

0,1924.

0,1818.

0,46 114 674.

Logistic Vision Suite.

0,4000.

0,1429.

0,2154.

0,3333.

0,1618.

0,0973.

0,0909.

0,18 766 849.

1С-Логистика.

0,4000.

0,1429.

0,2308.

0,3333.

0,3088.

0,7104.

0,7273.

0,35 110 052.

Выбранной альтернативой считается альтернатива с максимальным значением глобального приоритета. Сравнение информационных систем сведены в таблицу 3.12.

Таблица 3.12 — Сравнение альтернатив.

Наименование информационной системы.

Глобальные приоритеты.

AVARDA.WMS.

0,46 114 674.

Logistic Vision Suite.

0,18 766 849.

1С-Логистика.

0,35 110 052.

В данном случае аналогом, на основании которого следует сформировать требования к объекту проектирования, является система AVARDA. WMS так как она обладает наибольшим значением вектора приоритета.

Показать весь текст
Заполнить форму текущей работой