Метод STEM. 
Применение методов многокритериального анализа бизнес-процессов

Метод STEM — итеративная процедура поиска решения, при которой наилучшее решение достигается после осуществления нескольких циклов. Каждый цикл включает в себя вычислительный этап и этап принятия решения, то есть подразумевает взаимодействие между аналитиком и ЛПР.

Метод основан на минимизации расстояния Чебышева от идеальной точки на пространстве решений. Параметры, задающие формулу расстояния и измеримое пространство, могут быть изменены посредством метода нормализации весовых коэффициентов исходя из предпочтений ЛПР, выраженных на предыдущем этапе поиска решений. Процедура поиска позволяет ЛПР выделять хорошие решения и определять относительную важность критериев. На каждой итерации ЛПР может улучшать значения альтернатив по одним критериям, уступая по другим. При этом ЛПР должен указать максимальный приемлемый размер уступки по каждому критерию. Чтобы осуществить очередную итерацию, получив решение, ЛПР должен выразить свои предпочтения относительно тех критериев, значение по которых он хотел бы улучшить, и тех, значение по которым уже является для него удовлетворительным.

Метод SWT

Метод SWT — это метод многокритериальной оптимизации, позволяющий найти все необходимые Парето-оптимальные решения согласно вектору оптимизации задачи. При использовании метода необходимо учитывать, что в моделировании, определении, оценке, сравнении часто противоречивых критериев роль системного аналитика не должна быть спутана с ролью ЛПР. При том, что аналитик ответственен за генерацию Парето-оптимальных решений и соответствующих значений альтернатив, он не в праве определять приемлемые и предпочитаемые уступки по различным противоречивым критериям. За выражение суждений о предпочтениях отвечает ЛПР, основываясь на вычислительном анализе, проведенном аналитиком. Более того, когда уже получен какой-либо набор значений критериев, гораздо проще получить от ЛПР оценку относительного значения уступки (увеличения или уменьшения значения) между двумя критериями, чем оценку их абсолютных средних значений.