Хранилища данных - статьи
Условия обоснованного применения метода
Важным требованием, обеспечивающим обоснованность применения метода, является квалифицированность экспертов, принимающих участие в создании структуры модели принятия решения, подготовке данныхRules_DatePreporation и в интерпретации результатовMethodUse_ResultInterpritation, т.е. их способность давать правильную непротиворечивую информацию. Во многом обоснованность решения, принятого с помощью иерархического анализа проблемы, связана: 1) с полнотой учета факторов, определяющих рейтинг решений, 2) с полнотой учета связей между целью рейтингования, факторами и возможными решениями, 3) адекватностью формулировок критериев для парных сравненийAdvice_TwineCompareCriterion тем целям, которые преследуются для построения модели.
Модели, основанные на строгом иерархическом принципе, являются полилинейными и предполагают использование взвешенного суммирования для вычисления приоритетов альтернатив. При этом взаимная зависимость однотипных факторов, от которых зависят приоритеты решений, друг от друга выясняется или путем парных сравнений или не учитывается вовсе (т.е. факторы в модели считаются независимыми). Таким образом, если учитываются сильно коррелирующие факторы, то соответствующая модель должна как минимум иметь обратные связи. Учет обратных связей позволяет установить опосредованные связи между однотипными факторами (через факторы других типов). Если в реальной ситуации имеются существенно нелинейные взаимодействия между компонентами задачи, то аддитивный принцип расчета рейтинга, принятый в методе анализа иерархий может приводить к ошибкам.
Метод наиболее подходит для тех случаев, когда основная часть данных основана на предпочтениях лица, принимающего решения.
Результаты, полученные с помощью иерархических моделей (без обратных связей), являются статичными. Учет цикличности функционирования систем во времени возможен только с помощью . Метод не приспособлен для моделирования произвольных динамических процессов. В частности, в рамках метода нет явных средств для моделирования «запаздывания», при котором действия разных факторов распространяются с разными скоростями.
Сбор данных и минимизация содержащихся в них противоречий может подчас производиться долго. При этом может оказаться, что в наборе данных неявно учитывается их разброс по времени. Это обстоятельство может вести к искажению результатов при моделировании быстро меняющихся ситуаций. Метод дает более реалистичные результаты при моделировании медленно меняющихся ситуаций, для принятия стратегических решений.
Рейтинг возможных решений должен иметь малую чувствительность к несущественным изменениям данных или структуры модели.
