Назад
51
d
2
: «Если он вдобавок к вышеописанным требованиям обладает
интуицией, то он более чем, удовлетворяющий»;
d
3
: «Если он вдобавок к условиям d
2
имеет способность найти за-
казчика НМП, то онбезупречный»;
d
4
: «Если он имеет все, оговоренное в d
3
, кроме способности обла-
дания интуицией, то оночень удовлетворяющий»;
d
5
. «Если кандидаточень опытный исследователь, имеет спо-
собность найти заказчика и хороший эксперт, но не имеет произ-
водственного стажа, он все же будет удовлетворяющим»;
d
6
: «Если он не имеет квалификации исследователя или не имеет
проверенной способности к экспертизе, оннеудовлетворяющий».
Анализ шести информационных фрагментов дает пять критериев,
используемых в принятии решения: X
1
исследовательские способ-
ности; Х
2
производственный стаж; X
3
опыт работы экспертом; Х
4
.—
обладание интуицией; Х
5
способность найти заказчика.
Будем измерять эти переменные на базовом множестве U кандида-
тов. Обращаясь к шести фрагментам, получаем:
d
1
: «Если X
1
=ОБРАЗОВАННЫЙ и X
2
=НЕКОТОРЫЙ ОПЫТ и
Хз= =ХОРОШИЙ, то Y =УДОВЛЕТВОРЯЮЩИЙ»;
d
2
: «Если X
1
=ОБРАЗОВАННЫЙ и Х
2
=НЕКОТОРЫЙ ОПЫТ и
Х
3
=ХОРОШИЙ и X
4
=ОБЛАДАЮЩИЙ ИНТУИЦИЕЙ, то Y=БОЛЕЕ,
ЧЕМ УДОВЛЕТВОРЯЮЩИЙ»;
d
3
: «Если X
1
=ОБРАЗОВАННЫЙ и Х
2
=НЕКОТОРЫЙ ОПЫТ и
X
3
=ХОРОШИЙ и X
4
=ОБЛАДАЮЩИЙ ИНТУИЦИЕЙ и X
5
СПОСОБ-
НЫЙ, то Y = БЕЗУПРЕЧНЫЙ»;
d
4
: «Если X
1
=ОБРАЗОВАННЫЙ и Х
2
=НЕКОТОРЫЙ ОПЫТ и Х
3
=
=ХОРОШИЙ и X
4
=ОБЛАДАЮЩИЙ ИНТУИЦИЕЙ, то Y=ОЧЕНЬ
УДОВЛЕТВОРЯЮЩИЙ»;
d
5
: «Если X
1
=ОЧЕНЬ ОБРАЗОВАННЫЙ и X
2
=НЕ ИМЕЕТ ОПЫ-
ТА и Х
3
=ХОРОШИЙ и Х
5
=СПОСОБНЫЙ, то Y = УДОВЛЕТВО-
РЯЮЩИЙ»;
d
6
: «Если X
1
=HEОБРАЗОВАННЫЙ или Х
3
=НЕ СПОСОБНЫЙ К
ЭКСПЕРТИЗЕ, то Y =НЕУДОВЛЕТВОРЯЮЩИЙ».
Переменная Y задана на множестве J = {0; 0,1; 0,2;...; 1}.
УДОВЛЕТВОРЯЮЩИЙ определено как µ
S
(x)=x, xJ,
БОЛЕЕ, ЧЕМ УДОВЛЕТВОРЯЮЩИЙкак µ
MS
(х)=
x
3
, хJ;
БЕЗУПРЕЧНЫЙкак µ
p
(x)=
1 1
0 1
, ;
, ,
если x
если x
=
ОЧЕНЬ УДОВЛЕТВОРЯЮЩИЙкак µ
VS
(x)=x
2
, хJ;
НЕУДОВЛЕТВОРЯЮЩИЙкак µ
US
(x)=1–x, xJ.
52
Выбор производится из пяти кандидатов U={u
1
, и
2
, и
3
, и
4
, u
5
}.
Имеются следующие оценки каждого кандидата (см. табл. 2.1):
Таблица 2.1
Исходные данные для выбора кандидата в эксперты
Оценки критериев Аль-
тер-
нати-
вы
µ
Образо-
ванный
исследова-
тель
µ
Произ-
водствен-
ный стаж
µ
Способ-
ность к экс-
пертизе
µ
Интуиция
µ
Способ-
ность
найти за-
казчика
Кан-
дидат
1
0,8 Образов. 0,5 Средний 0,6 Средняя 1,0 Высокая 0,
0
Отсуств.
Кан-
дидат
2
0,6 Вполне 1,0 Большой 0,9 Оч. высок. 0,3 Низкая 0,
5
Средняя
Кан-
дидат
3
0,5 Средний 0,0 Отсутств. 1,0 Отличная 1,0 Высокая 1,
0
Оч.высок.
Кан-
дидат
4
0,1 Плохой 0,5 Средний 0,7 Высокая 0,0 Отсутсв. 0,
8
Высокая
Кан-
дидат
5
0,3 Ниже
среднего
1,0 Большой 1,0 Отличная 0,0 Отсутсв. 0,
1
Низкая
После этого фрагменты знаний принимают вид
d
1
: Если Х=А, и B, и С, то Y=S;
d
2
: Если X=A, и B, и С, и D, то Y=MS;
dз: Если X=A, и В, и С, и D, и Е, то Y=Р;
d
4
: Если Х=А, и В, и С, и E, то Y= VS;
d
5
: Если X= очень A, и не В, и С, и E, то Y=S;
d
6
: Если Х=не А или не С, то Y=US.
Используя правило (4.14) для перевода этих операции, получаем
для d
1
: µ
M1
(u)= min (µ
A
(u),µ
B
(u),µ
C
(u)); M
1
={0,5/u
1
; 0,6/u
2
; 0/u
3
; 0,1/u
4
;
0,3/u
5
};
для d
2
: µ
M2
(u)= min (µ
A
(u),µ
B
(u),µ
C
(u),µ
D
(u)); M
2
={0,5/u
1
; 0,3/u
2
;
0/u
3
; 0/u
4
; 0/u
5
};
для d
3
: µ
M3
(u)= min (µ
A
(u),µ
B
(u),µ
C
(u),µ
D
(u),µ
E
(u)); M
3
={0/u
1
;
0,3/u
2
; 0/u
3
; 0/u
4
; 0/u
5
};
для d
4
: µ
M4
(u)= min (µ
A
(u),µ
B
(u),µ
C
(u),µ
E
(u)); M
4
={0/u
1
; 0,5/u
2
; 0/u
3
;
0,1/u
4
; 0,1/u
5
};
для d
5
: µ
M5
(u)= min (µ
2
A
(u),1–µ
B
(u),µ
C
(u),µ
E
(u)); M
5
={0/u
1
; 0/u
2
;
0/u
3
; 0,1/u
4
; 0/u
5
};
для d
6
: µ
M6
(u)= max (1–µ
A
(u),1–µ
C
(u)); M
6
={0,4/u
1
; 0,4/u
2
; 0,5/u
3
;
0,9/u
4
; 0,7/u
5
};
53
Таким образом,
d
1
: Если Х=М
2
, то Y=S;
d
2
: Если X=M
2
, то Y=MS;
d
3
: Если X=Mз, то Y=P;
d
4
: Если X=M
4
, то Y=VS;
d
5
: Если X=M
5
, то Y=S;
d
6
: Если X=М
6
, то Y=US.
Используя правило преобразования импликации «Если Х=М, то
Y=Q « в выражении µ
D
(u, i)= min (1,1–µ
M
(u)+µ
Q
(u)),для каждой пары
(u,i)U
×
J получаем следующие нечеткие подмножества из U
×
J:
0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1
D
1
=
u
u
u
u
u
1
2
3
4
5
0 5 0 6 0 7 0 8 0 9 1 1 1 1 1 1
0 4 0 5 0 6 0 7 0 8 0 9 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
0 9 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
0 7 0 8 0 9 1 1 1 1 1 1 1 1
, , , , ,
, , , , , ,
,
, , ,
0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1
D
2
=
u
u
u
u
u
1
2
3
4
5
0 5 0 53 0 59 0 66 0 75 0 85 0 96 1 1 1 1
0 7 0 73 0 79 0 86 0 95 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
, , , , , , ,
, , , , ,
0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1
D
3
=
u
u
u
u
u
1
2
3
4
5
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
0 7 0 7 0 7 0 7 0 7 0 7 0 7 0 7 0 7 0 7 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
, , , , , , , , , ,
0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1
D
4
=
u
u
u
u
u
1
2
3
4
5
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
0 5 0 51 0 54 0 59 0 66 0 75 0 86 0 99 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
0 9 0 91 0 94 0 99 1 1 1 1 1 1 1
0 9 0 91 0 94 0 99 1 1 1 1 1 1 1
, , , , , , , ,
, , , ,
, , , ,
54
0 0,1 0,2 0,30,40,50,60,70,80,9 1
D
5
=
u
u
u
u
u
1
2
3
4
5
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
0 99 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
,
0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 ,7 0,8 0,9 1
D
6
=
u
u
u
u
u
1
2
3
4
5
1 1 1 1 1 1 1 0 9 0 8 0 7 0 6
1 1 1 1 1 1 1 0 9 0 8 0 7 0 6
1 1 1 1 1 1 0 9 0 8 0 7 0 6 0 5
1 1 0 9 0 8 0 7 0 6 0 5 0 4 0 3 0 2 0 1
1 1 1 1 0 9 0 8 0 7 0 6 0 5 0 4 0 3
, , , ,
, , , ,
, , , , ,
, , , , , , , , ,
, , , , , , ,
В результате получаем общее функциональное решение:
D=D
1
D
2
D
3
D
4
D
5
D
6
, т.е. µ
D
(и,i) = min (µ
D j
(u ,i)) ; j=1,...,6
0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1
D=
u
u
u
u
u
1
2
3
4
5
0 5 0 53 0 59 0 66 0 75 0 85 0 96 0 9 0 8 0 7 0 6
0 4 0 5 0 54 0 59 0 66 0 7 0 7 0 7 0 7 0 7 0 6
1 1 1 1 1 1 0 9 0 8 0 7 0 6 0 5
0 9 0 91 0 9 0 8 0 7 0 6 0 5 0 4 0 3 0 2 0 1
0 7 0 8 0 9 0 99 0 9 0 8 0 7 0 6 0 5 0 4 0 3
, , , , , , , , , , ,
, , , , , , , , , , ,
, , , , ,
, , , , , , , , , , ,
, , , , , , , , , , ,
Для вычисления удовлетворительности каждой из альтернатив
применим правило композиционного вывода в нечеткой среде:
E
k
=G
k
°D , где E
k
степень удовлетворения альтернативы k; G
k
изображение альтернативы k в виде нечеткого подмножества U; D —
функциональное решение. Тогда µ
E k
(
I
)=
(
)
max min( ( ), ( , ))
u U
Gk Dk
u u i
µ µ
. Кро-
ме того, в этом случае µ
G k
(u)=0, и
и
k
; µ
G k
(u)=1, u=u
k
. Отсюда µ
E
k
(i)=µ
D
(u
k
, i). Другими словами, E
k
есть k-я строка в матрице D.
Теперь применим процедуру для сравнения нечетких подмно-
жеств E
1
, Е
2
, Е
3
, E
4
, E
5
в единичном интервале для получения наилуч-
шего решения.
Для первой альтернативы
E
1
= {0,5/0; 0,53/0,1; 0,59/0,2; 0,66/0,3; 0,75/0,4; 0,85/0,5; 0,96/0,6;
0,9/0,7; 0,8/0,8; 0,7/0,9; 0,6/1}.
55
Вычисляем уровневые множества E
jα .
Их мощность М(Е
jα
) нахо-
дится по формуле
M(E
jα
)=
x
n
i
i
n
=
1
,
0
α
0,5; d
α
=0,5;
E
1
α
= {0; 0,1; 0,2; 0,3; 0,4; 0,5; 0,6; 0,7; 0,8; 0,9; 1}; M(E
1
α
)=0,5;
0,5<α
0,53; d
α
=0,03;
E
1
α
= {0,1; 0,2; 0,3; 0,4; 0,5; 0,6; 0,7; 0,8; 0,9; 1}; M(E
1
α
)=0,55;
0,53<α
0,59; d
α
=0,06;
E
1
α
={0,2; 0,3; 0,4; 0,5; 0,6; 0,7; 0,8; 0,9; 1}; M(E
1
α
) =0,6;
0,59<α
0,6; d
α
=0,01;
E
1
α
={0,3; 0,4; 0,5; 0,6; 0,7; 0,8; 0,9; 1}; М(Е
1
α
) =0,65;
0,6<α
0,66; d
α
=0,06;
E
1
α
={0,3; 0,4; 0,5; 0,6; 0,7; 0,8; 0,9}; М(Е
1
α
)=0,6;
0,66<α
0,7; d
α
=0,04;
E
1
α
={0,4; 0,5; 0,6; 0,7; 0,8; 0,9}; М(Е
1
α
)=0,65;
0,7<α
0,75; d
α
=0,05;
E
1
α
={0,4; .0,5; 0,6; 0,7; 0,8}; М(Е
1
α
)=0,6;
0,75<α
0,8; d
α
=0,05;
E
1
α
={0,5; 0,6; 0,7; 0,8}; М(Е
1
α
)=0,65;
0,8<α
0,85; d
α
=0,05;
E
1
α
={0,5; 0,6; 0,7}; М(Е
1α
)=0,6;
0,85<α
0,9; d
α
=0,05;
E
1
α
={0,6; 0,7}; M(E
1α
)=0,65;
0,9<α
0,96; d
α
=0,06.
Найдем точечную оценку E
1
:
F(E
1
)=
1 1
0 96
1 1
0
0 96
0
α
α α
α α
α
max
,
( )
,
( )
max
=
M E d M E d
= 1/0,96×
×(0,50,5+0,550,03+0,60,06+0,650,01+0,60,06+ 0,650,04 + 0,60,05 +
0,6× ×0,05+ 0,650,05 + 0,650,05 + 0,60,06) = 0,554.
Для второй альтернативы
E
2
α
= {0,4/0; 0,5/0,1; 0,54/0,2; 0,59/0,3; 0,66/0,4; 0,7/0,5;
0,7/0,6; 0,7/0,7; 0,7/0,8; 0,7/0,9; 0,6/1}.
Уровневые множества:
0< α 0,4; d
α
=0,4;
E
2
α
= {0; 0,1; 0,2; 0,3; 0,4; 0,5; 0,6; 0,7; 0,8; 0,9; 1}; М(Е
2α
)=0,5;
0,4< α 0,5; d
α
=0,1;
E
2
α
={0,1; 0,2; 0,3; 0,4; 0,5; 0,6; 0,7; 0,8; 0,9; 1}; М(Е
2α
)=0,55;
56
0,5< α 0,54; d
α
=0,04;
E
2
α
={0,2; 0,3; 0,4; 0,5; 0,6; 0,7; 0,8; 0,9; 1}; М(Е
2α
)=0,6;
0,54< α 0,59; d
α
=0,05;
E
2
α
= {0,3; 0,4; 0,5; 0,6; 0,7; 0,8; 0,9; 1}; М(Е
2α
)=0,65;
0,59< α 0,6; d
α
=0,01;
E
2
α
= {0,4; 0,5; 0,6; 0,7; 0,8; 0,9; 1}; М(Е
2α
)=0,7;
0,6< α 0,66; d
α
=0,06;
E
2
α
={0,4; 0,5; 0,7; 0,8; 0,9}; М(Е
2α
)=0,65;
0,66< α 0,7; d
α
=0,04;
E
2
α
={0,5; 0,6; 0,7; 0,8; 0,9; 1}; М(Е
2α
)=0,75.
Точечная оценка:
F(E
2
)=1/0,7(0,50,4+0,550,1+0,60,04+0,650,05+0,70,01+0,650,06+0,75
0,04) = 0,554.
Для третьей альтернативы
E
3
={1/0; 1/0,1; 1/0,2; 1/0,3; 1/0,4; 1/0,5; 0,9/0,6; 0,8/0,7; 0,7/0,8; 0,6/0,9;
0,5/1};
F(E
3
)= 1/1 (0,50,5+0,450,1 +0,40,1+0,350,1+0,30,1+0,250,1)=0,425.
Для четвертой альтернативы
E
4
={0,9/0; 0,91:/0,1; 0,9/0,2; 0,8/0,3; 0,7/0,4; 0,6/0,5; 0,5/0,6; 0,4/0,7;
0,3/0,8; 0,2/0,9; 0,1/1};
F(E
4
) = 1/0,91 (0,5+0,45+0,4+0,35+0,3+0,25+0,2+0,15+0,1)0,1+0,10,01=
= 0,298.
Для пятой альтернативы
E
5
= {0,7/0; 0,8/0,1; 0,9/0,2; 0,99/0,3; 0,9/0,4; 0,8/0,5; 0,7/0,6; 0,6/0,7;
0,5/0,8; 0,4/0,9; 0,3/1};
F (E
5
)= 1/0,99 (0,50,3+(0,45+0,4+0,35+0,33)0,1 + 0,30,09)=0,391.
Таким образом, точечная оценка удовлетворительности для аль-
тернативы u
1
равна 0,553, и
2
0,554, u
3
0,425, u
4
– 0,298, u
5
0,391. В
качестве наилучшей выбираем альтернативу u
2.
Т.е. ЛПР наибольшее
предпочтение отдали кандидату с высоким опытом производственного
стажа (степень предпочтения 1) и хорошей способностью к экспертизе
(степень предпочтения 0,9); при этом исследовательские способности и
обладание интуицией как критерии получили меньшие степени пред-
почтения (0,6 и 0,3 соответственно). Это можно объяснить тем, что ис-
следовательские способности приобретаются при проведении теорети-
ческой работы, а уровень интуиции можно получить по мере роста про-
изводственного стажа. Рассмотренный метод принятия решений с ис-
пользованием правил нечеткого вывода является адаптацией нечеткой
логики к процессам принятия решений с исходными данными в виде
точечных оценок.
57
2.4. Описание программы «Эксперт-Менеджер»
Данная программа создана на основе метода многокритериально-
го выбора альтернатив с учетом разработанных продукционных правил
по выбору экспертов в экспертную группу.
Программа представляет собой 32-разрядное приложение (таким
образом, программа не будет работать на компьютерах с процессором,
класс которого ниже Pentium) для операционной системы Windows 95 и
выше. В процессе работы программа создает файлы баз данных с рас-
ширением DBF, идентичные по формату структуры файлам DBASE IV,
что позволяет использовать базу данных программы к другим приложе-
ниям ввиду распространенности данного формата базы данных (напри-
мер, с программами графического отображения данных, при построении
диаграмм, гистограмм или программ-экспортеров данных). Это увели-
чивает возможности интеграции программы с другими программными
комплексами и решениями.
Также в программе предусмотрен разделенный доступ к базе дан-
ных, что позволяет работать с программой и базой данных одновремен-
но нескольким пользователям. Так, например, база данных может быть
расположена на сервере сети, а на пользователи могут работать со своих
терминалов. Данный способ работы позволяет обеспечивать более бы-
стрый ввод альтернатив, а также возможность каждой альтернативы
экспертом по критериям, являющимися его областью. Однако, проведе-
ние расчета возможно только в, так называемом, «монопольном режи-
ме», когда с базой данных работает только один пользователь.
Программа позволяет сохранять введенные данные, открывать их
в последующем, изменять и удалять, в случае надобности, а так же про-
изводить повторный расчет. Если в прошлом сеансе работы программы
был произведен расчет, то при открытии проекта в следующий раз пе-
рерасчет не требуется, а данные расчета будут открыты вместе с дан-
ными самого проекта.
Программа «Эксперт-Менеджер» использует стандартные диало-
говые средства операционной системы, поэтому если пользователь уме-
ет работать с приложениями операционной системы, то дополнительное
обучение работе с программой ему не требуется, что увеличивает дос-
тупность программного продукта широкому кругу пользователей.
Программа позволяет производить оценку альтернатив по 30 про-
извольным критериям. Каждый критерий может иметь до 11 возможных
значений (как показывает практика, это количество является оптималь-
ным, а в большинстве случаев и избыточным). Допускается произволь-
ное количество продукционных правил оценки альтернатив, с указани-
58
ем для каждого правила его весомости при расчете общего функцио-
нального решения. В каждом правиле допускается использовать до 5
критериев оценки, по 2 значения на каждый критерий разделенных ло-
гическим оператором «ИЛИ», с возможным вариативным разделением
критериев оператором «И» или «ИЛИ». Во избежание ввода некоррект-
ных значений, в необходимых местах предусмотрен выбор значений из
списка вместо ручного ввода с клавиатуры, что увеличивает надежность
работы программы.
2.4.1 Функциональное назначение программы
Программа «Эксперт-Менеджер» выполняет следующие функции:
ввод альтернатив; ввод критериев; ввод возможных значений критериев;
ввод продукционных правил оценки альтернатив; ввод весов продукци-
онных правил; ввод возможных результатов оценки альтернатив; расчет
степеней соответствия альтернатив каждому продукционному правилу;
построение общего функционального решения; расчет точечных оценок
каждой альтернативы. Блок схема алгоритма построения общего функ-
ционального решения и вычисления точечных оценок альтернатив про-
граммы «Эксперт-Менеджер» представлена на рис. 2.1.
2.4.2. Технические требования программы
Минимальные требования к аппаратному обеспечению - IBM PC
AT Pentium 100 (возможны аппаратные решения на базе процессоров не
ниже AMD K6 133). Объем ОЗУ не ниже 16 Мбайт. Операционная сис-
тема - Windows 95 и выше. Объем программы вместе с файлами про-
граммных библиотек - 10,5 Мбайт. Объем необходимого свободного
дискового пространстване менее 20 Мбайт (при больших проектах
может потребоваться дополнительное дисковое пространство). Видео-
адаптер SVGA. Видеорежим 800х600, манипулятор «мышь».
2.5. Метод Дельфы
Рассмотрим работу группы экспертов в определении конкуренто-
способности продукции методом Дельфы.
В целом, значительные усилия, затраченные при комплектовании
группы, полностью оправданы за счет оптимизации степени точности и
достоверности результатов при минимизации затрат времени и средств.
59
1
Начало
Ввод критериев, альтернатив,
результатов и продукционных
правил
Построение об-
щего функци-
онального решения
Вывод точечных
оценок
Сканирование списка
продукционных правил
Построение матрицы
правила
Сканирование
списка альтернатив
Конец списка
правил
да
нет
Расчет оценок соот-
ветствия альтерна-
тивы правилу
Конец списка
альтернатив
да
нет
9
8
7
8
6
7
5
5
4
5
3
2
Рис. 2.1. Блок схема алгоритма расчета точечных оценок
Конец
60
Разработка эффективного регламента диалога об альтернативах по
выбранным критериям и показателям должна основываться на оценке
влияния на точность результатов содержания информации, которой об-
мениваются эксперты. Можно выделить регламенты с личными контак-
тами между субъектами [85, 151] и многотуровые регламенты без лич-
ных контактов с контролируемой обратной связью.
Каждый из регламентов может быть реализован в АМК НП, одна-
ко, предпочтение по ряду объективных причин отдается второму виду,
наиболее известным из которых является метод Дельфи [125]. Данный
метод имеет множество модификаций, обусловленных конкретной об-
ластью его приложения или связанных с основами организации работы
коллектива экспертов. Можно отметить следующие модификации мето-
да Дельфи: методика итических проблем Policy Delphi, прогнозирование
производства стали, «упрощенный Дельфи», метод Форда, процедура
анализа текстов, процедура с «качественной обратной связью», проце-
дура с «индивидуальной обратной связью» и другие модификации.
Анализ способов организации обратной связи, видов передавае-
мой по ней информации, правил остановки процедур, учет достоинств и
недостатков модификаций метода Дельфи позволил разработать регла-
мент диалога, удовлетворяющий задачам АМК НП. Каждый тур опроса
в соответствии с разработанным регламентом предполагает выполнение
субъектами определенных операций. Однако еще до первого тура опро-
са проводится комплекс подготовительных мероприятий: отбор экспер-
тов и ознакомление их с методикой исследования, разработка форм
электронных таблиц для полного множества критериев и альтернатив,
тестирование готовности технических средств и программного обеспе-
чения АМК НП.
Первый тур опроса предполагает заполнение экспертами таблиц с
неограниченным количеством строк и столбцов. Это позволяет расши-
рить первоначально заданный перечень критериев и оцениваемых объ-
ектов. Таким образом, таблица первого тура не ограничивает экспертов
в масштабе исследования проблемы, и значительно снижает вероят-
ность того, что не будут учтены важные факторы, которые отсутствова-
ли в базовом варианте таблицы. После того как все эксперты предложи-
ли свои варианты таблиц, руководитель исследования принимает реше-
ние об окончательном варианте, который будет использоваться на сле-
дующих этапах. При этом руководитель ориентируется на указанные в
инструкции АМК НП ограничения. Основной принцип включение в
итоговую таблицу данных, указанных большинством экспертов и ис-
ключение редких второстепенных элементов. Структура таблиц в этом
случае остается прежней, но ограниченной по вертикали и горизонтали.