Афанасьєва Н.А.
Матеріали Міжнародного конгресу “Проблеми інформатизації
рекреаційної та туристичної діяльності в Україні: перспективи культурного
та економічного розвитку”. – Трускавець. – 2000. – 275 с. - С.150-153.

Вивчення можливості створення систем підтримки прийняття рішень у туристичному бізнесі

У роботі розглядаються теоретичні і методологічні аспекти створення систем підтримки прийняття рішень, можливість їх адаптації до умов туристичної фірми. Як метод реалізації СППР вибраний метод аналізу ієрархії, наведений алгоритм його реалізації. Внесені пропозиції по перспективному використанню Internet-технології в СППР, зокрема, організації on-line сеансів прийняття рішень в туризмі. Розглянуті структура і функції WWW-сайту туристичної фірми, що бере участь в on-line прийнятті рішень.

Ефективність керування в туризмі залежить від комплексного застосування багатьох чинників, у тому числі, від процедури прийнятих рішень і їхнього практичного втілення в життя. Для того, щоб управлінське рішення було дійовим і ефективним, потрібно додержатися визначених і методологічних основ і підходів до прийняття рішень.

Ухвалення рішення (ПР), як правило, поєднано з вибором напрямку дії. Важко прийняти гарне рішення без спеціальної обробки альтернатив. Як показує практика, більшість рішень, прийнятих керівниками туристичних фірм України, засновані на їхній інтуїції, досвіду роботи, або на горезвісному «може». Такий підхід нерідко призводить до помилок, розчарувань, банкрутств і цілком не припустим в епоху «тотальної комп’ютеризації». Керівникам туристичних організацій можна запропонувати зручний і перспективний засіб - системи підтримки прийняття рішень (СППР).

СППР займають гідне місце в ієрархії сучасних інформаційних технологій (СІТ). На жаль, немає готових програмних продуктів, адаптованих спеціально для сфери туризму. Західні пакети класу SYMIX, SyteLine, Syte Guide, R3 та інші, повною мірою не відповідають нашій українській дійсності. Російські розробки, типу програмного забезпечення “Галактика”, є досить складними, громіздкими і не зовсім закінченими, універсальними.

Застосуємо комплексний підхід до питання методології створення СППР і побудуємо логічний ланцюжок використання СІТ у процесі прийняття рішень у туризмі.

ПР у більшості випадків полягає в генерації можливих альтернатив рішень, їхній оцінці і виборі кращої альтернативи. Неоднозначність є невід’ємною частиною процесів ПР. Одним із засобів зняття неоднозначностей є суб’єктивна оцінка спеціаліста (експерта, менеджера, керівника), що визначає його переваги.

Підтримка прийняття рішень (ППР) полягає в допомозі особі, що приймає рішення (ЛПР), у процесі прийняття рішень. Комп’ютерна підтримка процесу ПР заснована на формалізації методів одержання вихідних і проміжних оцінок, що даються ЛПР, і алгоритмізації самого процесу виробітки рішення.

Перерахуємо основні функції СППР:

1. Допомога в оцінці ситуації, здійснення вибору критеріїв і оцінка їхньої відносної важливості.
2. Генерація можливих рішень (сценаріїв дій).
3. Здійснення оцінки сценаріїв (дій, рішень) і вибір кращого.
4. Забезпечення постійного обміну інформацією і допомога в узгодженні групових рішень.
5. Моделювання прийнятих рішень (у тих випадках, коли це можливо).
6. Здійснення комп’ютерного динамічного аналізу можливих наслідків прийнятих рішень.
7. Збір даних про результати реалізації прийнятих рішень і здійснення оцінки результатів.

Існує множина методів, використовуваних у СППР. Роздивимося деякі з них, найбільше застосовні для прийняття рішень у сфері туризму.

Метод Парето

Одним із методів, що дозволяють робити багатокритеріальну оптимізацію, є метод Парето, використовуваний для рішення економічних задач. У тих випадках, коли немає необхідності враховувати “вагу” критеріїв, а число параметрів, за якими проводиться оцінка відносно невелика, цей метод може виявитися достатньо корисним. Він простий у реалізації і потребує мінімум інформації від експерта або ЛПР. Ранжирування за Парето дозволяє упорядкувати об’єкти не лінейно, а за групами, враховуючи, що всі об’єкти усередині групи рівноцінні, тобто перейти від лінійного упорядкування до групового. При цьому черговість установлюється не між окремими об’єктами, а між їхніми рівноцінними групами. Такий підхід не дає ніяких переваг, якщо упорядкування проводиться по одному показнику, але відкриває нові можливості, якщо таких показників декілька.

Відповідно до правила вибору по Парето об’єкт li суворо надається перевага об’єкту lk, якщо оцінка об’єкту li перевершує оцінку об’єкту lk, хоча б за одним показником, а по всіх інших показниках не гірше її. Об’єкти li і lk еквівалентні, якщо відповідні показники цих оцінок рівні. Об’єкти li і lk непорівнювані між собою, якщо оцінка li перевершує оцінку lk за одним показником, а оцінка lk перевершує оцінку li по іншим. Незалежно від того, чи вважаються "кращим” більший показник або менший, порівнювати ці оцінки без додаткової інформації не можна.

Відсутність вимоги лінійного упорядкування оцінок дозволяє об’єднати деякі непорівнювані й еквівалентні за оцінками об’єкти в одну групу і цій групі привласнювати номер, що визначає ранг групи. Вважається, що чим менше номер, тим вище ранг групи об’єктів. Розбивка об’єктів на групи здійснюється в такий спосіб: відбираються об’єкти, для кожного з якого не існує оцінок, яким суворо надається перевага. Такі оцінки називаються оптимальними по Парето. Таким об’єктам привласнюється ранг 1. Аналогічно для групи об’єктів, що залишилася, (тобто для тих, що не ввійшли в першочергові) виділяються оптимальні і їм привласнюється ранг 2 і т.д.

При всій зручності і наочності методу Парето, він не може бути рекомендований в усіх випадках, тому що на практику при виборі оптимальних маршрутів ми маємо справу з великою кількістю показників відбору.

Метод кусково-лінійної апроксимації

Як ілюстрацію даного методу наведемо відому історію. Зустрічаються два мандрівники. Кожний із них хоче обміняти частину продуктів із свого запасу на продукти з запасів іншого. Один мандрівник згодний обміняти 1 кг свого хліба на деяку кількість цукру. Якщо другий дуже голодний, те за 1 кг хліба він згодний віддати 1 кг цукру. У цьому випадку локальна ціна хліба в одиницях цукру дорівнює 1. Якщо другий мандрівник не дуже голодний, те за 1 кг хліба він згодний віддати 0,1 кг цукру. У цьому випадку локальна ціна хліба в одиницях цукру дорівнює 1/10. На цьому простому прикладі очевидно, як може варіювати норма заміни залежно від умов її оцінки.

Цей метод реалізує рішення задачі класифікації особою, що приймає рішення про стани об’єктів за сукупністю якісних і/або кількісних ознак. Наведемо алгоритм визначення структури переваги ОПР шляхом побудови поверхонь байдужості. Уведемо поняття кривої байдужості. Гіперповерхня рівня функції U(x_i,...,x_m) визначається як множина точок x = (x_i,...,x_m ), для якіої функція корисності U(x)= const. Гіперповерхні рівня функції корисності називаються кривими байдужості. Термін “крива байдужості” пов’язаний із тим, що корисність альтернатив х и у, що лежать на одній кривій, однакова U(x)= U(y).

Норма заміни між i-м ij-м критеріями дорівнює числу одиниць по i-ому критерію, утрата яких може бути компенсована одною одиницею по j-ому критерії.

Відзначимо, що даний метод дає гарні результати тільки в тому випадку, коли ЛПР чітко уявляє собі “що за що він готовий обміняти” і бажає від ОПР дуже багато знань про предметну область.

У нашому випадку найбільш перспективним є метод аналізу ієрархій заснований на парних порівняннях альтернативних варіантів за різноманітними критеріями із використанням дев'ятибальної шкали і наступним ранжируванням набору альтернатив за всіма критеріями і цілями. Взаємовідносини між критеріями враховуються шляхом побудови ієрархії критеріїв і застосуванням парних порівнянь для виявлення важливості критеріїв і підкритеріїв.

Процес генерації ієрархії цілей, критеріїв і альтернатив займає достатньо тривалий час і базується на всій сукупності знань спеціалістів заданої предметної області, що залучаються для рішення конкретної задачі.

Вершиною ієрархій звичайно є глобальна ціль (фокус), на таких рівнях присутні критерії і на найнижчому рівні - альтернативи. Ієрархічна структура критеріїв і цілей є моделлю знань конкретної предметної області, що змінюється й уточнюється з часом. Елементи одного рівня ієрархії попарно дорівнюються по силі їхнього впливу на елементи більш високого рівня ієрархії. Результати заносяться в матрицю попарних порівнянь. Наведемо алгоритм оцінки ієрархії.

1. Проводиться попарне порівняння елементів 2-го рівня за ступенем впливу на ціль. Результати заносяться в матрицю попарних порівнянь A1.
2. Проводиться попарне порівняння елементів 3-го рівня за ступенем впливу на кожний критерій 2-го рівня. Результати заносяться в матрицю попарних порівнянь A11... An1.
3. Дії п. 2 повторюються для всіх рівнів, що залишилися.
4. Для кожної матриці обчислюється вектор пріоритетів.
5. Кожний елемент вектора пріоритетів 2-го рівня помножується на відповідний елемент вектора пріоритетів кожної із матриць A11,... ,An1. Після додавання усіх добутків утвориться вектор пріоритетів 3-го рівня.
6. Дії п. 5 виконуються для всіх рівнів , що залишилися.

У результаті утворюється вектор пріоритетів n-то рівня за ступенем впливу на ціль. Наступний крок складається в обчисленні вектора пріоритетів по даній матриці. Існує декілька методів оцінки цього вектора, які легко піддаються формалізації.

Одним із найбільш складних етапів СППР можна вважати етап узгодження рішень Задача узгодження рішень виникає тільки в розподілених СППР, що діють або в локальних мережах, що об’єднують підрозділи турфірми, або на глобальному рівні, коли рішення повинні приймати експерти, зв’язані через Internet. Зауважимо такий надзвичайно важливий момент. Якщо використання лінгвістичних перемінних при оцінці рішень одним ЛПР може істотно полегшити оцінку рішення, то при узгодженні рішень, використання лінгвістичних перемінних може створити, і дійсно створює, істотні трудності, тому що та сама вербальна оцінка, наприклад “добре”, для різноманітних людей може мати цілком різноманітні значення. Тому при узгодженні рішень дуже важливо уточнення, що ж значить “добре”. Це теж одна з проблем узгодження рішень.

Для того, щоб процедура узгодження рішення реалізовувалася ефективно, спеціалістам, що беруть участь у ній, треба запропонувати правила або процедури, за якими вони здійснювали б пошук компромісу. У даний час розроблена велика кількість таких процедур. Грубо їх можна розділити на дві категорії: “переговорні”, тобто без використання обчислювальної техніки і людино-машинні, що спираються на комп’ютерні процедури. Ці комп’ютерні процедури, застосовувані на практиці, у більшості випадків достатньо прості.

Метод оцінки узгодженості даних (wij), поданих у виді обернено симетричної матриці парних порівнянь (1), розроблений Сааті Т.Л. у [1] і застосовується в МАІ.

Він заснований на розрахунку чисельного значення показника узгодженості, названого відношенням узгодженості (OS).

(2)

де IS - індекс узгодженості експертних оцінок;
SS - випадкова узгодженість експертних оцінок матриці розмірністю n.

Індекс узгодженості визначається за формулою:

(3)

де λ_max - найбільше власне значення обернено симетричної матриці М (1);
n - кількість стовпчиків і рядків матриці.

Найбільше власне значення визначається за формулою:

	(4)
	(5)

де i - індекс рядка матриці М;
j - індекс стовпчика матриці М;
W_ij - експертні оцінки.

Показник OS характеризує узгодженість множини суб’єктивних оцінок, отриманих засобом парного порівняння і поданих у виді відношення переваги порівнюваних властивостей.

Значення OS, менше або рівне 0.10 (10%) [1], вважається допустимим, а по вихідним даним можуть бути отримані рішення. Якщо значення OS перевищує допустимий рівень (знайдене значення OS більше OS_доп = 0.10), то вихідна інформація неприпустимо перекручена ЛПР (суперечливість інформації вище норми) [1]. У цьому випадку прийняті рішення будуть характеризуватися великою неточністю і дуже низькою якістю. Отже, потрібний перегляд вихідної інформації або притягнення додаткових джерел її одержання.

На підставі вищевикладеного сформулюємо основні вимоги до утворюваної комп’ютерної системи підтримки прийняття рішень.

1. Система, заснована на використанні методу аналізу ієрархій, повинна виконувати такі функції: генерацію множини альтернативних варіантів; формування множини критеріїв оцінки альтернативних варіантів і уявлення його у виді холлархії (ієрархія, у якій дозволені зв’язки “багато хто до багатьох”); виявлення переваг експертів на множині альтернатив за різноманітними критеріями; установлення відносної важливості впливу критеріїв на ціль вибору й інші критерії; одержання ранжированих наборів альтернатив за всіма критеріями і цілями.
2. Перераховані в п. 1 функції повинні бути пов’язані з опрацюванням інформації, що надходить від експертів. Спочатку експертами генерується множина припустимих альтернатив, серед яких необхідно провести вибір кращої альтернативи, упорядкування всіх елементів, узгодження рішень.
3. Система повинна працювати як на автономній робочій станції, так і в мережі Internet. При роботі на автономній робочій станції експерти працюють на однім комп’ютері, вводячи узгоджені дані. При роботі в мережі Internet ОПР організує проведення експертної сесії, а експерти використовують засоби віддаленого доступу.

На закінчення відзначимо, що за допомогою систем підтримки прийняття рішень керівний склад турфірм отримає важливий інструмент для одержання тієї необхідної оперативної інформації, на якій засновуються і приймаються конкретні, компетентні управлінські рішення.

Література

1. Ларичев О.И., Мошкович Е.М. Качественные методы принятия решений. - М.: Наука, Физматлит, 1996.
2. Саати Т.Л. Принятие решений. Метод анализа иерархий. - М.: Радио, 1993.