Анализ программного обеспечения

Сложность решения многокритериальных задач обуславливается, в том числе, большим объемом информации, которую необходимо учесть и обработать при принятии решения. Человек зачастую не способен справиться с этой задачей, не прибегая к помощи современной вычислительной техники. В связи с этим для поддержки принятия решений в условиях многокритериальности создано множество программных продуктов или систем поддержки принятия решений (СППР), действие которых основано на методах MCDA (multiple-criteria decision analysis). Основные функции, осуществляемые этими программными продуктами — ранжирование решений по предпочтительности и выбор наилучшего решения. Однако кроме нахождения решения и обработки большого объема информации (что является необходимым для успешного использования методов многокритериального анализа на практике) подобное программное обеспечение также обычно предоставляет пользователю возможность проанализировать полученные результаты. Особенную ценность представляет собой графический пользовательский интерфейс, предоставляющий возможность визуализировать как процесс, так и результаты, сделать процесс принятия решения наиболее очевидным и прозрачным.

В силу того, что данная работа направлена на изучение и классификацию методов многокритериального анализа, хорошо применимых на практике, анализ и сравнение существующего программного обеспечения, разработанного для поддержки принятия решений, представляется необходимым и важным. Начать анализ разумно с определения критериев для сравнения и оценки.

Различные программные продукты могут предоставлять пользователю разные возможности как при самом процессе принятия решения, так и во время анализа результатов. Разумеется, организация процесса принятия решения характеризуется, в первую очередь, методами многокритериального анализа, поддерживаемыми продуктом. Именно от поддерживаемых методов зависит процедура поиска решений, а значит, и применимость продукта к различным ситуациям. Кроме того, так как данная работа направлена на применение многокритериальных методов непосредственно к бизнес-процессам, крайне значимым является уровень профессиональной компетенции (специальные знания и навыки), необходимый для успешного пользования продуктом. Множество программ разработано для использования специалистами в сфере многокритериального анализа, и при отсутствии опыта и знаний в этой области пользователь не сможет эффективно пользоваться подобными продуктами. Однако одной из основных целей классификации методов, разрабатываемой в данной работе, является осуществление помощи в выборе подходящих методов лицам, не являющимися специалистами в области многокритериального анализа (например, менеджерам, ответственным за принятие решений). Поэтому сравнение продуктов будет проведено также на основе требуемых специальных знаний и навыков. Третьим критерием для сравнения является поддержка групповых решений. Обычно под ЛПР в многокритериальном анализе понимается индивид, но в бизнесе решения редко зависят от одного человека. Чаще всего ответственна за решения некая группа (совет директоров, акционерное общество, проблемная комиссия и т. д.), предпочтения каждого члена которой необходимо учесть при принятии решения. Следующим критерием, отражающим практичность использования продукта, является доступность через сеть Интернет. И наконец, немаловажным фактором для пользователя, не имеющего серьезного опыта работы с подобными программами, является возможность импорта и / или экспорта данных или результатов в Excel. Отдельно стоит рассмотреть процесс анализа полученных результатов, а именно текстовые и графические методы визуализации информации, поддерживаемые продуктами.

Сегодня существует огромное множество программ и программных комплексов для многокритериального анализа. Целью обзора программного обеспечения в рамках данной работы является выявление сходств и различий доступных продуктов для разработки рекомендаций по их применению. Поэтому представляется разумным уделить внимание программным продуктам, имеющим различные цели и поддерживающим различные методы, при этом активно используемым или получившим известность как среди экспертов по многокритериальному анализу, так и среди специалистов в других областях, ответственных за принятие решений (что, безусловно, служит показателем практической эффективности продукта). Двенадцать таких продуктов были выбраны для анализа посредством сопоставления обзоров программного обеспечения и сравнительных статьей, содержащихся в международных научных публикациях (French and Xu, 2005; McGinley. P, 2014; Vassilev et al., 2005; Weistroffer et al., 2005), а также с учетом рейтингов и отзывов, опубликованных на веб-страницах, посвященных ПО для многокритериального анализа (Capterra, EWG-MCDA, Wikipedia). Выбор также был основан на доступности пробной или демоверсии продукта. Результаты сравнительного анализа отражены в таблицах, содержащих параметры, сгруппированные по двум основным функциям ПО: организации самого процесса принятия решения (см. табл. 1) и анализа результатов (см. табл. 2).

Таблица 1. Сравнение программного обеспечения по характеристикам процесса принятия решения.

Как видно из таблиц, практически все рассмотренные продукты предоставляют отличные возможности для анализа результатов, но имеют существенные различия в организации процесса принятия решения. Программы поддерживают различный набор методов, однако более половины из них имеют среди поддерживаемых методов AHP или МАИ (Analytic hierarchy process/Метод анализа иерархий), что вполне ожидаемо, так как метод хорошо применим на практике в различных отраслях и, более того, не требует специальной подготовки. Он выгодно отличается на фоне других методов тем, что сочетает в себе математический подход и психологические аспекты, а также позволяет сравнивать разнородные параметры, что является крайне значимым преимуществом при практическом применении. В продуктах, поддерживающих данный метод, можно выделить два подхода к осуществлению попарного сравнения альтернатив. В рамках первого подхода составляется матрица оценок одних критериев относительно других, а в рамках второго перечисляются все возможные комбинации критериев, при этом для каждой из них ЛПР должен оценить, насколько один критерий превосходит по значимости другой. В результате полученных оценок критерии ранжируются по важности.

Кроме того, можно заметить, что большинство программ, поддерживающих AHP, поддерживает также и MAUT (Multi Attribute Utility Theory/Многокритериальная теория полезности). В то же время, в методологических исследованиях подобные методы обычно четко разделены. Этот факт говорит о том, что, несмотря на то, что в основе подобного программного обеспечения лежит теория принятия решений в многокритериальной среде, продукт может идти вразрез с теорией, сочетая большое многообразие методов разных школ для успешного применения на практике. Подтверждением этого может служить также и поддержка четырьмя продуктами одновременно методов MAUT и Swing.

Чуть менее популярным является метод последовательных уступок, подразумевающий использование некоторых интервалов, отражающих допустимое отклонение значений параметров от приоритетных. Скорее всего, это связано со сложностью объективного определения подобных интервалов на практике. Также некоторые из рассмотренных программ берут за основу дерево принятия решений, характеризующееся специфическим алгоритмом построения, простым для понимания, но не всегда обеспечивающим оптимальность всего дерева. И наконец, метод аппроксимации границы Парето также встречается в рассмотренных программах и является очень эффективным при обеспечении наглядной визуализации, например, на пузырьковой диаграмме, как это воплощено в Clafer Multi-Objective Optimizer.

При анализе остальных параметров сравнения следует отметить, что большинство программных продуктов предназначены для использования специалистами в области многокритериального анализа, так как уровень необходимой профессиональной компетенции для работы с ними очень высок. Однако такие продукты, как 1000Minds, Clafer MOO, D-Sight, Decision Lens и MakeItRational, могут быть использованы для принятия решений и при отсутствии специальных знаний. При этом необходимо учитывать, что групповые решения поддерживаются лишь в трех из рассмотренных продуктов — 1000Minds, D-Sight и MakeItRational. В первом предусмотрено только онлайн голосование, во втором — назначение веса мнения каждого члена группы, а в последнем — вычисление среднего значения для группы посредством учета всех индивидуальных мнений. Большинство продуктов веб-ориентированы (кроме Criterium DecisionPlus, Hiview3, Logical Decisions и M-MACBETH) и чуть менее половины предоставляют возможность импорта и экспорта данных и результатов в Excel.

Таблица 2. Сравнение программного обеспечения по характеристикам анализа результатов.

Таблица 5 отражает тот факт, что все рассмотренные программные продукты предоставляют возможность графической визуализации результатов. Подходы, представленные хотя бы в нескольких продуктах, включают в себя визуализацию альтернатив посредством метода паук-ЦИС, диаграммы торнадо, графиков в виде термометра, круговых и пузырьковых диаграмм. В программных продуктах, основанных на методе уступок, результаты представлены в виде допустимых интервалов значений и могут содержать отношения доминирования и графическое представление области оптимальных решений. Большинство программ поддерживает традиционный метод анализа чувствительности, некоторые из них используют также статистические подходы для анализа, что заключается во внесении различных изменений в параметрическую модель и наблюдением за последующим изменением результатов. Это позволяет получить вероятностное упорядочение альтернатив или процент случаев доминирования одной альтернативы над другой. В методе уступок само по себе использование интервалов уже может рассматриваться как вид анализа чувствительности. Какая-либо разновидность двумерных карт присутствует в большинстве программных продуктов. Осям соответствуют критерии, точкам с соответствующими координатами на графике — альтернативы. Некоторые программы предоставляют возможность сформировать письменный отчет, отражающий основные результаты и поясняющий их пользователю.