?
Сравнительный анализ методов многокритериального принятия решений: ELECTRE, TOPSIS и ML-LDM
Рассматриваются методы многокритериального принятия решений, цель которых заключается в агрегации оценок, предоставляемых стейкхолдерами, с целью ранжирования альтернативных решений возникшей проблемы и выбора лучшего из них. В частности, анализируются и сравниваются следующие методы: ELECTRE, TOPSIS и ML-LDM. Одним из актуальных направлений исследований является включение в процесс принятия решений нечётких оценок: интервальных, качественных и т.д. Исследуемые в работе методы сравниваются по заданному набору критериев на двух демонстративных и разных по сложности примерах. В результате формируется вывод о высокой степени применимости методов ELECTRE и TOPSIS к задачам, включающим небольшое число критериев и альтернативных решений, в то время как для слабоструктурированных проблем использование этих методов крайне затруднительно. В данном аспекте предпочтительным оказывается ML-LDM, который позволяет осуществлять многоаспектный анализ ситуации и учитывать области экспертизы стейкхолдеров, участвующих в оценивании альтернативных решений.