ВИБІР ОПЕРАТОРІВ АГРЕГУВАННЯ ДЛЯ БАГАТОКРИТЕРІАЛЬНОЇ ОЦІНКИ ПРИДАТНОСТІ ТЕРИТОРІЙ

Ключові слова: геоінформаційна система; багатокритеріальний аналіз рішень; оператор агрегування; нечіткі квантифікатори; придатність територій

Анотація

У статті розглядаються питання підвищення адекватності та обґрунтованості результатів виконання згортки оцінок критеріїв в узагальнену оцінку при проведенні багатокритеріального аналізу придатності територій шляхом вибору відповідного типу оператора агрегування, який може бути виконаний у середовищі ГІС та володіє властивостями, що дозволяють найбільш повно формалізувати експертні знання про особливості даної прикладної області. На основі аналізу причин виникнення нечіткості інформації в багатокритеріальних моделях прийняття рішень сформульовані властивості, якими повинен володіти оператор агрегування. Проведено порівняльний аналіз різних операторів агрегування для побудови комплексних карт придатності територій.  Досліджені особливості виконання операторів агрегування: мінімум, максимум, середнє арифметичне, зважена сума, OWA оператор Ягера. Показано, що найбільш обґрунтованим вибором є використання OWA оператор Ягера з нечіткими квантифікаторами, який дозволяє представити експертну інформацію про допустиму форму компромісу між оцінками за окремими критеріями.  Запропоновано використання сімейства RIM квантифікаторов для формалізації ставлення ОПР до ризику при прийнятті  рішення. Наведено приклад застосування  OWA оператора Ягера з нечіткими квантифікаторами для розрахунку згортки оцінок критеріїв. Показано, що OWA оператор Ягера з нечіткими квантифікаторами є універсальним оператором агрегування, тому що має здатність реалізовувати широкий спектр стратегій прийняття рішення: окремими випадками його є оператори мінімуму, максимуму та зваженої суми.

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Посилання

Malczewski, J., Rinner, C. Multicriteria Decision Analysis in Geographic Information Science, Advances in Geographic Information Science, Springer, New York, 2015. 331 p. DOI 10.1007/978-3-540-74757-4

Rikalovic A., Cosic I., Lazarevic D. GIS Based Multi-Criteria Analysis for Industrial Site Selection, Procedia Engineering, 2014. Vol. 69, No. 12. Р. 1054 – 1063.

Kuznichenko S., Kovalenko L., Buchynska I., Gunchenko Y. Development of a multi-criteria model for making decisions on the location of solid waste landfills. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2018. Vol.2, No. 3(92). P. 21–31. DOI: 10.15587/1729-4061.2018.129287

Kuznichenko S., Buchynska I., Kovalenko L., Gunchenko Y. Suitable Site Selection Using Two-Stage GIS-Based Fuzzy Multi-criteria Decision Analysis. Advances in Intelligent Systems and Computing. Springer Nature Switzerland AG 2020 N. Shakhovska and M. O. Medykovskyy (Eds.): CCSIT 2019, AISC 1080, 2019. Р. 214–230. DOI: 10.1007/978-3-030-33695-0_16

Kuznichenko S.D., Gunchenko Yu.O., Buchynska I.V. Fuzzy model of geospatial data processing in multi-criteria suitability analyses. Zbirnik naukovih prac’ Vijs’kovogo institutu Kiivs’kogo nacional’nogo universitetu imeni Tarasa Shevchenka. K.VIKNU, № 61. 2018. s. 90-103. (in Ukrainian)

Yager R. On ordered weighted averaging aggregation operators in multicriteria decision making, IEEE Transactions on System, Man, and Cybernetics, 1988. Vol. 18. P. 183–190.

Marichal J.-L. Aggregation Operators for Multicriteria Decision Aid. PhD in Sciences University of Liège, Liège, Belgium.1998.

Yager R. Quantifier guided aggregation using OWA operators. International Journal of Intelligent Systems, 11(1), 196. 1996. Р. 49–73.

Malczewski J. (2006b). Ordered weighted averaging with fuzzy quantifiers: GIS-based multicriteria evaluation for land-use suitability analysis. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 8(4), Р. 270–277.


Переглядів анотації: 41
Завантажень PDF: 42
Опубліковано
2019-12-26
Як цитувати
[1]
S. Kuznichenko і I. Buchynska, «ВИБІР ОПЕРАТОРІВ АГРЕГУВАННЯ ДЛЯ БАГАТОКРИТЕРІАЛЬНОЇ ОЦІНКИ ПРИДАТНОСТІ ТЕРИТОРІЙ», Кібербезпека: освіта, наука, техніка, вип. 2, вип. 6, с. 46-56, Груд 2019.