Запропоновано підхід до колективного прийняття рішень на основі методу аналізу ієрархій. Цей підхід базується на механізмі побудови агрегованих матриць парних порівнянь. Ключовим у цьому механізмі є узгодження полярних суджень експертів щодо переваги альтернатив. Таке узгодження реалізовано завдяки вибору найбільш справедливої гіпотези на підставі ступіня впевненості в її достовірності. Ступінь впевненості запропоновано обчислювати за допомогою функції комбінування Шортліффа. Узгодження полярних суджень експертів є моделлю групового вибору, яка є незалежною компонентою і може бути використана як основа для розроблення процедур колективного прийняття рішень. Запропонований підхід є достатньо природним і простим у використанні та гармонійно становить одноцілість в процесі аналітичної ієрархії.

Метод експертних оцінок - це прадавній науковий метод, який дозволяє отримати об'єктивну оцінку на основі певної сукупності індивідуальних думок експертів. Слово "експерт" (expertus) у перекладі з латинської мови означає "досвідчений", що, в свою чергу, походить від слова "experire" - досліджувати. Експерт - це особа (спеціаліст), якому довірено висловити думку про якийсь суперечливий чи складний випадок, оскільки людство у складних ситуаціях завжди намагалося врахувати думку висококваліфікованих спеціалістів у різних сферах життєдіяльності. За допомогою популяційних методів успішно розв'язуються складні оптимізаційні завдання, наприклад, завдання автоматизованого проектування, синтезу складних хімічних сполук, оптимального управління динамічними системами тощо. Удосконалено метод виявлення неправдивої інформації на основі методу експертної оцінки. Базовим методом для удосконалення, був обраний метод експертних оцінок Дельфі. Тому, що він має безсумнівні переваги в порівнянні з методами, заснованими на звичайній статистичній обробці результатів індивідуальних опитувань. На відміну від існуючого підходу, удосконалений метод дозволяє проводити відбір експертів, а не корегувати відповіді експертів з метою отримання необхідного результату. Особливістю є те що відбір експертів робиться за рахунок осереднення оцінок для кожного експерта. Саме самооцінки експерта та оцінки того ж самого експерта робочою групою. Це дозволяє зменшити похибку реальної оцінки експерта. Можливість встановлювати інтервал довіри до оцінки неправої інформації дозволять отримати результати які задовольняють завданню виявлення неправдивої інформації з належною точністю. Але це спонукає до вирішення завдання оптимізації критеріїв оцінки та часу вирішення встановленого завдання. Тому напрямком подальших досліджень є завдання оптимізації критеріїв оцінки. Наукова новизна полягає в обгрунтуванні та оцінюванні порівняльної важливості факторів, що обмежують призначення кожного окремого експерта для виявлення неправдивої інформації за допомогою методу групової експертної оцінки.

Досить часто при проведенні процедур діагностики і моніторингу технічного стану будівель і споруд залучаються експерти-фахівці, при цьому виникають ситуації, коли дані, отримані експертним шляхом формуються в умовах специфічних видів невизначеності, та їх можливих комбінацій. Це обумовлює необхідність розробки нових підходів спрямованих на вирішення завдань структуризації та аналітичної обробки неточних, невизначених, нечітких експертних знань. Метод. Запропонована в роботі методика спрямована на визначення категорії технічного стану та ранжування відповідних будівельних об'єктів в рамках заданої категорії технічного стану за ступенем їх небезпеки (очікуваного збитку при настанні аварійної ситуації). В основі запропонованої методики лежать методи експертного оцінювання та методів теорії свідоцтв, які дозволяють обробляти експертні судження сформовані в умовах невизначеності, неповноти, неточності. З метою підвищення якості результатів комбінування запропоновано використовувати правила перерозподілу конфліктів та визначати порядок комбінування експертних свідоцтв на основі метрик теорії свідоцтв. Результати. Запропоновано методику синтезу групових рішень оцінки технічного стану об'єктів цивільного, промислового та військово-технічного призначення, та визначення таких об'єктів, які першочергово потребують ремонтно-будівельних робіт (капітального ремонту, реконструкції тощо) за умов складних форм невизначеності та багатоальтернативності. Застосування запропонованої методики дозволить раціонально розподіляти наявні ресурси при плануванні попереджувальних заходів і проведення ремонтних робіт з метою запобігання можливих негативних наслідків (обмеження працездатності, аварійного стану) та підвищення ефективності їх безаварійної експлуатації. Висновки: запропонована методика становить теоретичне підгрунтя для проектування систем підтримки прийняття рішення задач моніторингу технічного стану об'єктів житлової та нежитлової нерухомості (будівель, споруд) різного призначення.

Показано, що визначення точності експертних методів становить суттєву проблему внаслідок відсутності еталонних значень оцінок об'єктів за умов реальних експертиз. Натомість, запропоновано використовувати показник ефективності методів, заснований на їхній стійкості до збурень вихідних даних. На прикладі порівняння комбінаторного методу агрегації експертних оцінок з урахуванням і без урахування ваг покривних дерев досліджено два підходи до оцінки ефективності експертних методів. Один підхід базується на використанні даних реального експертного оцінювання заданих еталонних об'єктів; другий - на імітаційному моделюванні всього циклу експертизи, в тому числі, й самих експертних оцінок. У ході дослідження ефективності двох указаних методів агрегації експертних оцінок імітаційний підхід показав себе як більш коректний і репрезентативний. Отримано експериментальні результати, які емпірично підтверджують перевагу комбінаторного методу з урахуванням ваг покривних дерев над комбінаторним методом без урахування ваг (і, відповідно, над методами геометричного середнього по рядках і логарифмічним методом найменших квадратів).

Развит оригинальный подход к формализации процесса принятия коллективных решений, основанных на интеграции частных решений группы независимых экспертов. Предложены математические модели коллективных решений в условиях риска, основанные на байесовой стратегии. На основе методов интервального анализа построены субоптимальные модели, обеспечивающие с заданной доверительной вероятностью минимум среднего риска коллективного решения на множестве возможных ситуаций.

Досить часто при проведенні процедур діагностики і моніторингу технічного стану будівель і споруд залучаються експерти-фахівці, при цьому виникають ситуації, коли дані, отримані експертним шляхом формуються в умовах специфічних видів невизначеності, та їх можливих комбінацій. Це обумовлює необхідність розробки нових підходів спрямованих на вирішення завдань структуризації та аналітичної обробки неточних, невизначених, нечітких експертних знань. Метод. Запропонована в роботі методика спрямована на визначення категорії технічного стану та ранжування відповідних будівельних об'єктів в рамках заданої категорії технічного стану за ступенем їх небезпеки (очікуваного збитку при настанні аварійної ситуації). В основі запропонованої методики лежать методи експертного оцінювання та методів теорії свідоцтв, які дозволяють обробляти експертні судження сформовані в умовах невизначеності, неповноти, неточності. З метою підвищення якості результатів комбінування запропоновано використовувати правила перерозподілу конфліктів та визначати порядок комбінування експертних свідоцтв на основі метрик теорії свідоцтв. Результати. Запропоновано методику синтезу групових рішень оцінки технічного стану об'єктів цивільного, промислового та військово-технічного призначення, та визначення таких об'єктів, які першочергово потребують ремонтно-будівельних робіт (капітального ремонту, реконструкції тощо) за умов складних форм невизначеності та багатоальтернативності. Застосування запропонованої методики дозволить раціонально розподіляти наявні ресурси при плануванні попереджувальних заходів і проведення ремонтних робіт з метою запобігання можливих негативних наслідків (обмеження працездатності, аварійного стану) та підвищення ефективності їх безаварійної експлуатації. Висновки: запропонована методика становить теоретичне підгрунтя для проектування систем підтримки прийняття рішення задач моніторингу технічного стану об'єктів житлової та нежитлової нерухомості (будівель, споруд) різного призначення.

Запропоновано методологію підтримки прийняття рішень, яка з використанням розробленого системного підходу дозволяє підвищити достовірність розв'язків у складних слабко структурованих системах на основі ієрархічних та мережевих моделей і включає нові та удосконалені методи: оцінювання і підвищення узгодженості матриць парних порівнянь загального виду залежно від властивостей цих матриць, розрахунку довірчих інтервалів для локальних ваг, розрахунку нечітких локальних ваг, гібридний метод розрахунку локальних і агрегованих ваг, метод комплексного оцінювання чутливості розв'язку та спосіб оцінювання реверсу рангів при використанні різних правил комбінування функцій довіри. Розроблено нові методики, засоби та систему моделювання експертного оцінювання. Практичне значення одержаних результатів полягає у створенні інструментарію у вигляді системи підтримки прийняття рішень, який застосовано при розв'язанні практичних задач на замовлення міністерств і відомств України.

Розроблено метод поліпшення узгодженості експертних оцінок, яка визначається на основі спектрального підходу, коли множина оцінок подається у вигляді складових спектра на дискретній або неперервній додатній шкалі. Визначено рівень (поріг) узгодженості експертних оцінок, що є достатнім для їх агрегації. Запропонований метод у діалозі з експертами, у разі зведення до мінімуму тиску на них, надає змогу підвищити узгодженість їх оцінок до достатнього рівня та значно підвищує ймовірність успішного завершення експертиз.

Розвинуто метод попередньої обробки рангової матриці колективних експертних оцінок, сформульований, на відміну від відомих, у вигляді методу послідовної двовимірної редукції матриці з виключенням малозначущих альтернатив і експертів з судженнями, які істотно відрізняються від колективного, з поетапним контролем коефіцієнта конкордації, що дозволило підвищити показники узгодженості колективної експертної оцінки. Вперше запропоновано метод швидкого обчислення колективної експертної оцінки на основі медіан Кемені - Снелла і Кука - Сейфорда, який, на відміну від відомих, заснований на приведенні задачі розрахунку медіанних ранжувань до задачі про призначення, що дозволило знизити обчислювальну складність задачі до поліноміальної. Отримала подальший розвиток модель розрахунку колективної експертної оцінки на основі теорії соціального вибору, що відрізняється від відомих застосуванням методу агрегування Шульце, що дозволило скоротити час розрахунків агрегованої експертної оцінки з мінімальною похибкою її обчислення. Розвинуто метод розрахунку колективної експертної оцінки, який полягає в послідовному застосуванні до рангової матриці колективної оцінки марківської моделі і правила Коупленда до відповідного марківського графа, що дозволило знизити обчислювальну складність розрахунку колективної експертної оцінки.

Показано, що для визначення відносної компетентності експертів, які вводять оцінки у вигляді матриць парних порівнянь, недостатньо враховувати лише самооцінку, взаємну оцінку та так званий об'єктивний компонент даного показника. Запропоновано метод визначення відносної компетентності членів експертної групи під час агрегації парних порівнянь альтернатив або варіантів рішення, який надає можливість врахувати всі складові компетентності: апріорну оцінку за трьома вказаними компонентами, повноту, узгодженість і докладність оцінок, що надані експертом. Так, під час агрегації, судженням експерта, який є більш послідовним у своїх оцінках, і надає більш детальну інформацію (обираючи шкали з більшою кількістю поділок), доцільно присвоювати більшу вагомість. Одержано експериментальні результати, які емпірично підтверджують необхідність урахування різних аспектів компетентності експертів під час проведення експертиз. Одержаний результат надає можливість удосконалити наявні методи агрегації експертних парних порівнянь (зокрема, комбінаторний метод) і підвищити достовірність результатів групових експертиз, у яких використовуються групові парні порівняння.

Висвітлено питання підвищення ефективності процесу експертного оцінювання на основі методів, моделей та інформаційної технології підтримки процесу вибору конкуруючих агентів. Визначено моделі, методи та інформаційну технологію вибору конкуруючих агентів. Розроблено нові моделі, методи та інформаційну технологію, які забезпечують підтримку впродовж всього процесу вибору конкуруючих агентів з метою підвищення якості рішення, що приймається. Запропоновано модель процесу вибору конкуруючих агентів, у якій складний процес вибору декомпозується на чітко визначені етапи. Удосконалено метод визначення групових оцінок агентів на основі отримання, формалізації та агрегації індивідуальних експертних оцінок за кожним рішенням, що включає етапи абсолютного і відносного оцінювання та враховує коефіцієнти довіри до оцінки кожного учасника. Удосконалено метод оцінювання конкуруючих агентів за набором критеріїв, що дає змогу складати рейтинг агентів. Удосконалено метод оптимізації розподілу обсягу замовлення між конкуруючими агентами, який враховує відносні коефіцієнти важливості критеріїв. Створено інформаційну технологію, що дає змогу автоматизувати процес вибору конкуруючих агентів. Виконано експериментальні дослідження з вирішення практичних задач вибору конкуруючих агентів. Розроблену інформаційну систему впроваджено на підприємствах і в організаціях.

Purpose. The main purpose of the article is a study of new approaches and development of mathematical models of group expert estimate structuring (clustering) based on mathematical apparatus of modern theories. Methodology. The study methodology is based on the mathematical apparatus of the theory of evidence, cluster analysis. Jousselme measure was used to determine the similarities and differences of clusters. Findings. The proposed methodology of expert information structuring allows assessing the degree of consistency of expert assessments within the expert group; in the case of its absence it is possible to receive a partition of the expert committee into the groups with similar expert estimates. The expert assessments in these groups are characterized by uniformity and consistency. A measure of consistency is characterized by the degree of proximity of expert assessments. Originality. Methods of mathematical theory of evidence were used to identify and analyse the expert information. Unlike existing approaches, this theory allows considering specific forms of un-factors, such as a combination of uncertainty and fuzzy arising from the process of interaction between the expert judgments. The structure of such interactions may be different in nature hey can be consistent, compatible, or arbitrary; they can be arbitrarily nested and overlap. This allows getting more "subtle" analysis of expert assessments. To split a commission of experts into groups with similar views, we proposed to use Jousselme measure for characterizing the degree of difference between the generated groups of expert evidence. Expert evidence belongs to one group, if the value of Jousselme measure for all evidence of this group does not exceed a predetermined threshold. A measure, reflecting the degree of conflict between the analysed evidence and formed plurality of expert evidence, was used to select the order of consideration of expert evidence. Practical value. The proposed method of structuring of group expert estimates generated under uncertainty and conflicting expert evidence constitutes the theoretical basis for the construction of information technologies of the analysis of the expert information using methods of un-factors modelling. This information technology can be used as the tools of decision support systems to advise the person making a decision according to the "Situation-Variant solutions" model.

Рассмотрены вопросы сравнительной оценки систем по уровню гарантоспособности. Разработан базовый подход к количественной оценке показателей метрик и атрибутов гарантоспособности на основе метода экспертных оценок.

Розроблено нейроагентну ігрову модель колективного прийняття рішень за умов невизначеності. Виконано формулювання стохастичної гри та для її розв'язування використано адаптивні методи навчання штучних нейронних мереж без учителя. Розроблено ігровий алгоритм і програмну модель нейроагентного прийняття рішень. Збіжність стохастичної гри нейроагентів підтверджено результатами комп'ютерного експерименту. Досліджено впливи параметрів ігрової моделі на швидкість навчання нейроагентів.

Предложен способ оценки относительной компетенции экспертов, входящих в экспертную группу, отличающийся от существующего тем, что взаимооценка экспертов проводится не по коллективной матрице, составленной ими, а по матрицам, составленным каждым экспертом с последующим их усреднением.

Увагу приділено вирішенню науково-практичної задачі - розробки нових моделей та інформаційних технологій аналізу групових експертних оцінок, які формуються в процесі роботи великих експертних комісій за умов багатокритеріальності, багатоальтернативності, невизначеності та наявності конфліктуючих експертних суджень. Запропоновано й апробовано метод кластеризації групових експертних оцінок на основі комплексного використання адаптивних робастних статистичних оцінок, сформульовані вирішуючі правила кластеризації. Розроблені математичні моделі експертних суджень, що дозволяють обробляти результати експертного опитування за умов багатокритеріальності, багатоальтернативності, невизначеності та наявності конфліктуючих (суперечливих, неспівпадаючих) експертних суджень. В межах теорії свідоцтв запропоновано метод побудови результуючої ранжировки, в основі якого лежить комплексне використання правил комбінування експертних суджень на основі кон'юнктивного консенсусу (правило Демпстера, Ятера, Жанга, Інагакі, Сметса), що враховує міру відмінності та структуру окремих груп свідоцтв, з метою визначення оптимального порядку комбінування. Запропоновано підхід одержання агрегованої оцінки, на основі математичного апарату теорії правдоподібних і парадоксальних міркувань, використовуючи правило комбінування Дезера-Смарандаке та правило перерозподілу конфліктів PCR5. Запропоновано алгоритм вибору правила комбінування експертних суджень. Розроблено та впроваджено інформаційні технології аналізу групових експертних оцінок на основі запропонованих моделей та алгоритмів, що реалізовані у вигляді пакету прикладних програм. Запропоновано методики практичного застосування розроблених інформаційних технологій структуризації групових експертних оцінок. Надано структурно-функціональну схему інструментальних засобів для реалізації системи підтримки прийняття рішень аналізу та структуризації групових експертних оцінок.

Дан краткий обзор и проведена систематизация основных задач и методов анализа групповых экспертных оценок. Определены основные проблемы, возникающие при решении задач кластеризации и ранжирования экспертных оценок. Обоснована возможность использования математического аппарата адаптивных робастных статистических оценок для решения задачи кластеризации групповых экспертных оценок и сформулированы решающие правила кластеризации на базе рассмотренных адаптивных оценок. Предложен подход к кластеризации групповых экспертных оценок, основанный на комплексном использовании адаптивных робастных оценок, которые построены на различных вспомогательных статистиках (робастные аналоги коэффициентов асимметрии и эксцесса, мера "длины хвостов", островершинность и др.). Дан краткий обзор методов невероятностного оценивания сценариев, в основе которых лежит теория свидетельств Демпстера - Шейфера и теория правдоподобных и парадоксальных рассуждений Дезера - Смарандаке. Предложены математические модели экспертных суждений, позволяющие обрабатывать результаты экспертного опроса в условиях многокритериальное, многоальтернативности, неопределенности и наличия конфликтующих (противоречивых, несовпадающих, не согласованных) экспертных суждений. Усовершенствован метод построения коллективной (групповой) ранжировки групповых экспертных оценок в условиях многокритериальности и многоальтернативности на основе математического аппарата теории свидетельств. Приведено описание разработанных информационных технологий ранжирования и кластеризации групповых экспертных оценок на основе предложенных моделей и алгоритмов. Сформулированы назначения и основные задачи системы поддержки принятия решений, предложена её структурно-функциональная схема. Выполнено проектирование интерфейса пользователя и модуля выявления экспертных предпочтений. Разработаны инструментальные и программные средства автоматизированной системы на основе предложенных информационных технологий с использованием разработанных моделей и алгоритмов.

Запропоновано метод, що дозволяє коригувати неузгодженість матриці парних порівнянь, яка одержана в результаті експертного оцінювання альтернатив рішень за якісним критерієм, та одержати узгоджені оцінки залежно від властивостей матриці парних порівнянь. Сформульовано та доведено твердження про мультиплікативне та адитивне коригування матриці парних порівнянь без участі експерта. На відміну від відомих методів зі зворотним зв'язком з експертом, метод підвищення узгодженості без участі експерта призводить до економії фінансових та часових ресурсів. Метод включає пошук та коригування без участі експерта найбільш неузгоджених та помилкових елементів (викидів) матриці парних порівнянь. Розроблений метод призначений для використання в системах підтримки прийняття рішень під час розв'язання задач вибору, розподілу ресурсів, оцінювання альтернатив рішень за множиною кількісних та якісних критеріїв, оцінювання сценаріїв розвитку, в задачах планування та технологічного передбачення.

Описана интеллектуальная информационная технология экспертно-аналитической поддержки принятия решений. Представлена ее функциональная модель, базирующаяся на использовании компьютерных агентов с ролями Аналитик и Консультант точки зрения. Они оперируют структурами знания о предметной области, априорного по отношению к экспертизе, осуществляя консультирование естественных агентов процессов принятия решений. Рассмотрены функции межагентных взаимодействий, использующих предложенные структуры знания. Предложенный аппарат может быть полезен для повышения эффективности процессов стратегического управления в сложных организационных структурах.

Розглянуто теоретичні основи наукових підходів щодо представлення знань, що можна використати для розробки і проектування експертних систем для різних предметних областей.