Bozóki Sándor február 16. Érzékenységvizsgálat a Promethee módszertanban p. 1/18

Hasonló dokumentumok
Páros összehasonlítás mátrixok empirikus vizsgálata. Bozóki Sándor

Bozóki Sándor. MTA SZTAKI, Budapesti Corvinus Egyetem. Vitaliy Tsyganok

Páros összehasonlítás mátrixokból számolt súlyvektorok Pareto-optimalitása


BIZONYTALANSÁG A KOCKÁZATBECSLÉSBEN 1. BEVEZETÉS

Döntéselőkészítés. XII. előadás. Döntéselőkészítés

Csoportos döntési modellek

1. hét. Neptun kód. Összesen. Név

A DÖNTÉSELMÉLET ELEMEI

Bírálat. Farkas András

Számítógépes döntéstámogatás. Döntések fuzzy környezetben Közelítő következtetések

Többszempontú döntési módszerek, modellek Dr. Stettner Eleonóra

Nem teljesen kitöltött páros összehasonlítás mátrixok sajátérték optimalizálása Newton-módszerrel p. 1/29. Ábele-Nagy Kristóf BCE, ELTE

Páros összehasonlítás mátrixok empirikus vizsgálata p. 1/20

Országos Középiskolai Tanulmányi Verseny 2009/2010 Matematika I. kategória (SZAKKÖZÉPISKOLA) 2. forduló feladatainak megoldása

TÖBBSZEMPONTÚ DÖNTÉSI MODELL ALKALMAZÁSA A HADITECHNIKAI ESZKÖZÖK FEJLESZTÉSÉNEK ÉS KORSZERŰSÍTÉSÉNEK FOLYAMATÁBAN

Kereskedési rendszerek kétoldalú szerződésekkel

Alternatívák rangsora Rangsor módszerek. Debreceni Egyetem

Arany Dániel Matematikai Tanulóverseny 2012/2013-as tanév 1. forduló haladók III. kategória

Determinánsok. A determináns fogalma olyan algebrai segédeszköz, amellyel. szolgáltat az előbbi kérdésekre, bár ez nem mindig hatékony.

Esettanulmányok a WINGDSS szoftverrel

Új változatelemzési útmutató a közép-kelet-európai régióban:

KÖFOP VEKOP A jó kormányzást megalapozó közszolgálat-fejlesztés

Többszempontú döntési problémák. II. Esettanulmányok a WINGDSS szoftverrel

f(x) vagy f(x) a (x x 0 )-t használjuk. lim melyekre Mivel itt ɛ > 0 tetszőlegesen kicsi, így a a = 0, a = a, ami ellentmondás, bizonyítva

Szélsőérték feladatok megoldása

NULLADIK MATEMATIKA ZÁRTHELYI

TYPHOON computer. Insportline Hungary kft.

Hálózati Folyamok Alkalmazásai. Mályusz Levente BME Építéskivitelezési és Szervezési Tanszék

Néhány elemmel konzisztenssé tehető páros összehasonlítás mátrixok

5. Analytic Hierarchy Process (AHP)

Adatbázisok* tulajdonságai

Katasztrófaelhárítás extrém körülmények között! Dél-afrikai Köztársaság. Süli Zoltán Andries Jordaan

Tűzoltók angol nyelvi képzésének tapasztalatai a Nemzeti Közszolgálati Egyetem Katasztrófavédelmi Intézetében

(1939. január június 11.)

a = 2 + [ i] b = ahol 1 i 162 a hallgató sorszáma a csatolt névsorban, [x] az x szám

MIBEN SEGÍT A RENDSZERSZEMLÉLETŰ KONFIGURÁCIÓELEMZÉS AZ ALKOTÁSOK PSZICHOLÓGIAI ELEMZÉSE SORÁN?

Diszkrét matematika 2.C szakirány

Csima Judit április 9.

Programozási módszertan. Mohó algoritmusok

Szimulátorok alkalmazása a tűzvédelemben

A döntésorientált hibamód és hatáselemzés módszertanának tapasztalatai az AUDI Motor Hungária Kft.-nél

Matematika alapjai; Feladatok

KÖLTSÉG-HASZON ELEMZÉS A PROGRAMOZÁSI IDŐSZAKBAN

A függvényekről tanultak összefoglalása /9. évfolyam/

HARCÁSZATI REPÜLŐGÉPEK ÖSSZEHASONLÍTÁSÁRA HASZNÁLHATÓ MATEMATIKAI MÓDSZEREK

A gazdasági növekedés és a relatív gazdasági fejlettség empíriája

Összeállította: dr. Leitold Adrien egyetemi docens

Többszempontú döntési módszerek

Számrendszerek Feladat. Számrendszerek. Németh Bence május 13.

1. Ábrázolja az f(x)= x-4 függvényt a [ 2;10 ] intervallumon! (2 pont) 2. Írja fel az alábbi lineáris függvény grafikonjának egyenletét!

ICT ÉS BP RENDSZEREK HATÉKONY TELJESÍTMÉNY SZIMULÁCIÓJA DR. MUKA LÁSZLÓ

Tender-EXPERT. Hatékony megoldás a szervezet érdekeinek védelmére. Bull Kormányzati Megoldások Szakmai Nap. Veszelka Tamás. vezérigazgató Winsdom Zrt.

műszaki tudomány doktora 1992 Beosztás: stratégiai tanácsadó, tudományos tanácsadó Munkahelyek: Nokia -Hungary kft Veszprémi Egyetem

VÁLTOZTATÁSMENEDZSMENT A HAZAI GYAKORLATBAN

Oktatói önéletrajz Dr. Temesi József

OTKA Zárójelentés Publikációk

Budapesti Corvinus Egyetem. Közgazdaságtani Ph.D. Program

2. Alapfogalmak, műveletek

Végeselem modellezés alapjai 1. óra

Az optimális megoldást adó algoritmusok

FRAKTÁLGEOMETRIA. Metrikus terek, szeparábilitás, kompaktság. Czirbusz Sándor Komputeralgebra Tanszék ELTE Informatika Kar

MÁTRIXALGEBRAI HIBAFA- ÉRZÉKENYSÉGELEMZÉS

FOLYÓIRATOK, ADATBÁZISOK

b) Ábrázolja ugyanabban a koordinátarendszerben a g függvényt! (2 pont) c) Oldja meg az ( x ) 2

Cash Management információk

e (t µ) 2 f (t) = 1 F (t) = 1 Normális eloszlás negyedik centrális momentuma:

A Lee-Carter módszer magyarországi

DIFFERENCIÁLEGYENLETEK. BSc. Matematika II. BGRMA2HNND, BGRMA2HNNC

4. SOROK. a n. a k (n N) a n = s, azaz. a n := lim

MultiBoot. Felhasználói útmutató

Master of Arts. International Hotel Management and Hotel Companies Management. SWOT analysis & evaluation. How and for what to use SWOT

Kétdimenziós mesterséges festési eljárások. Hatások és alkalmazások

Tevékenység szemléletű tervezés magyarországi felsőoktatási intézmények pályázataiban

5. Analytic Hierarchy Process (AHP)

Térinformatika. j informáci. ciós s rendszerek funkciói. Kereső nyelvek (Query Languages) Az adatok feldolgozását (leválogat

Gróf Ágnes. A daganatos megbetegedések elleni küzdelem stratégiája. PhD értekezés TÉZISEK. Témavezető Dr Bélyácz Iván

3. Fuzzy aritmetika. Gépi intelligencia I. Fodor János NIMGI1MIEM BMF NIK IMRI

0. BEVEZETÉS. Decision theory: web Google keresés= 27 millió találat Döntéselmélet: web Google keresés= 12 ezer találat. orvosi,

Logikai szita (tartalmazás és kizárás elve)

Fenntarthatósági szempontok beépítése a beszállító értékelésébe a DEA/CI összetett

OPTIMÁLIS HADITECHNIKAI ESZKÖZ KIVÁLASZTÁSA MATEMATIKAI MODELL SEGÍTSÉGÉVEL

Baksay Attila RHK Kft. NRHT konferencia szeptember 17.

1. előadás. Lineáris algebra numerikus módszerei. Hibaszámítás Számábrázolás Kerekítés, levágás Klasszikus hibaanalízis Abszolút hiba Relatív hiba

Edényrendezés. Futási idő: Tegyük fel, hogy m = n, ekkor: legjobb eset Θ(n), legrosszabb eset Θ(n 2 ), átlagos eset Θ(n).

Telefonszám(ok) Mobil Fax(ok) Egyetem u. 10., 8200 Veszprém. Tehetséggondozás (matematika)

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK KÖZÉPSZINT Függvények

F L U E N T U. Nemzetközi gazdaság- és társadalomtudományi folyóirat International journal of Economic and Social Sciences II. évfolyam 3.

A KOCKÁZATKEZELÉSI MÓDSZEREK A NATO-BAN

Az R halmazt a valós számok halmazának nevezzük, ha teljesíti az alábbi 3 axiómacsoport axiómáit.

Adatszerkezetek II. 6. előadás

Történet John Little (1970) (Management Science cikk)

B/16. számú melléklet Önéletrajz sablon

Mátrixok 2017 Mátrixok

Társadalmi és gazdasági hálózatok modellezése

Sorozatok, sorok, függvények határértéke és folytonossága Leindler Schipp - Analízis I. könyve + jegyzetek, kidolgozások alapján

Bevezetés az SPSS program használatába

Előadó: Dr. Kertész Krisztián

FOLYAMATAUDIT JELENTÉS ELEKTRONIKUS VÁLTOZATA

A következő feladat célja az, hogy egyszerű módon konstruáljunk Poisson folyamatokat.

Átírás:

Érzékenységvizsgálat a Promethee módszertanban Bozóki Sándor 2011. február 16. Érzékenységvizsgálat a Promethee módszertanban p. 1/18

Vázlat PROMETHEE Parciális érzékenységvizsgálat egy szempontsúly változhat Teljes érzékenységvizsgálat akárhány szempontsúly változhat Érzékenységvizsgálat a Promethee módszertanban p. 2/18

C 1 C 2 C 3 C 4 Típus V-alakú V-alakú trapéz U-alakú Súly 0.2 0.4 0.3 0.1 A 1 5 3 8 1 A 2 7 5 4 5 A 3 8 2 3 2 Érzékenységvizsgálat a Promethee módszertanban p. 3/18

P 1 = C 1 A 1 A 2 A 3 A 1 0 0 0 A 2 1 0 0 A 3 1 0.5 0 P 2 = C 2 A 1 A 2 A 3 A 1 0 0 0.25 A 2 0.5 0 0.75 A 3 0 0 0 P 3 = C 3 A 1 A 2 A 3 A 1 0 0 1 A 2 0 0 0 A 3 0 0 0 P 4 = C 4 A 1 A 2 A 3 A 1 0 0 0 A 2 1 0 0 A 3 0 0 0 P = w 1 P 1 + w 2 P 2 + w 3 P 3 + w 4 P 4 = A 1 A 2 A 3 A 1 0 0.3 0.4 A 2 0.5 0 0.3 A 3 0.2 0.1 0 Érzékenységvizsgálat a Promethee módszertanban p. 4/18

Pozitív és negatív döntési folyamok: A 1 A 2 A 3 Φ + P = A 1 0 0.3 0.4 0.35 A 2 0.5 0 0.3 0.4 A 3 0.2 0.1 0 0.15 Φ 0.35 0.2 0.35 Nettó döntési folyamértékek: Φ(A 1 ) = Φ + (A 1 ) Φ (A 1 ) = 0.35 0.35 = 0 Φ(A 2 ) = Φ + (A 2 ) Φ (A 2 ) = 0.4 0.2 = 0.2 Φ(A 3 ) = Φ + (A 3 ) Φ (A 3 ) = 0.15 0.35 = 0.2 Érzékenységvizsgálat a Promethee módszertanban p. 5/18

Szempontonkénti pozitív és negatív döntési folyamok P 1 = C 1 A 1 A 2 A 3 Φ + C 1 A 1 0 0 0 0 A 2 1 0 0 0.5 A 3 1 0.5 0 0.75 Φ C 1 1 0.25 0 Szempontonkénti nettó döntési folyamértékek: Φ C1 (A 1 ) = Φ + C 1 (A 1 ) Φ C 1 (A 1 ) = 0 1 = 1 Φ C1 (A 2 ) = Φ + C 1 (A 2 ) Φ C 1 (A 2 ) = 0.5 0.25 = 0.25 Φ C1 (A 3 ) = Φ + C 1 (A 3 ) Φ C 1 (A 3 ) = 0.75 0 = 0.75 Érzékenységvizsgálat a Promethee módszertanban p. 6/18

Szempontonkénti pozitív és negatív döntési folyamok P 2 = C 2 A 1 A 2 A 3 Φ + C 2 A 1 0 0 0.25 0.125 A 2 0.5 0 0.75 0.625 A 3 0 0 0 0 Φ C 2 0.25 0 0.5 Szempontonkénti nettó döntési folyamértékek: Φ C2 (A 1 ) = Φ + C 2 (A 1 ) Φ C 2 (A 1 ) = 0.125 0.25 = 0.125 Φ C2 (A 2 ) = Φ + C 2 (A 2 ) Φ C 2 (A 2 ) = 0.625 0 = 0.625 Φ C2 (A 3 ) = Φ + C 2 (A 3 ) Φ C 2 (A 3 ) = 0 0.5 = 0.5 Érzékenységvizsgálat a Promethee módszertanban p. 7/18

Szempontonkénti pozitív és negatív döntési folyamok: P 3 = C 3 A 1 A 2 A 3 Φ + C 3 A 1 0 0 1 1 A 2 0 0 0 0 A 3 0 0 0 0 Φ C 3 0 0.5 0.5 Szempontonkénti nettó döntési folyamértékek: Φ C3 (A 1 ) = Φ + C 3 (A 1 ) Φ C 3 (A 1 ) = 1 0 = 1 Φ C3 (A 2 ) = Φ + C 3 (A 2 ) Φ C 3 (A 2 ) = 0 0.5 = 0.5 Φ C3 (A 3 ) = Φ + C 3 (A 3 ) Φ C 3 (A 3 ) = 0 0.5 = 0.5 Érzékenységvizsgálat a Promethee módszertanban p. 8/18

Szempontonkénti pozitív és negatív döntési folyamok: P 4 = C 4 A 1 A 2 A 3 Φ + C 4 A 1 0 0 0 0 A 2 1 0 0 0.5 A 3 0 0 0 0 Φ C 4 0.5 0 0 Szempontonkénti nettó döntési folyamértékek: Φ C4 (A 1 ) = Φ + C 4 (A 1 ) Φ C 4 (A 1 ) = 0 0.5 = 0.5 Φ C4 (A 2 ) = Φ + C 4 (A 2 ) Φ C 4 (A 2 ) = 0.5 0 = 0.5 Φ C4 (A 3 ) = Φ + C 4 (A 3 ) Φ C 4 (A 3 ) = 0 0 = 0 Érzékenységvizsgálat a Promethee módszertanban p. 9/18

0 = Φ(A 1 ) = w 1 Φ C1 (A 1 ) + w 2 Φ C2 (A 1 ) + w 3 Φ C3 (A 1 ) + w 4 Φ C4 (A 1 ) = 0.2 1+0.4 0.125+0.3 1+0.1 0.5 = 0. Hasonlóan Φ(A 2 ), Φ(A 3 ), Φ(A 4 )-re. Mareschal (1998) megmutatta, hogy a PROMETHEE egy additív többszempontú döntési modell. Érzékenységvizsgálat a Promethee módszertanban p. 10/18

Érzékenységvizsgálat additív többszempontú döntési modellekre (Mészáros, Rapcsák, 1996) Criteria C 1 C 2... C n Weight w 1 w 2... w n Total A 1 e 11 e 12... e 1n n w i e 1i i=1 A 2 e 21 e 22... e 2n n i=1 w i e 2i.......... A m e m1 e m2... e mn n w i e mi i=1 Változik-e az alternatívák végsõ sorrendje, ha az input adatok (szempontsúlyok és az alternatívák szempontonkénti értékelése) megváltozik? Érzékenységvizsgálat a Promethee módszertanban p. 11/18

Érzékenységvizsgálat additív többszempontú döntési modellekre (Mészáros, Rapcsák, 1996) Szempont C 1 C 2... C n Súly w 1 w 2... w n Összpontszám A 1 e 11 e 12... e 1n n w i e 1i i=1 A 2 e 21 e 22... e 2n n i=1 w i e 2i............ n A m e m1 e m2... e mn w i e mi i=1 w i [w i λd i, w i + λd + i ] e ji [e ji λd ji, e ji + λd + ji ] Például D i = D + i = w i, d ji = d+ ji = e ji és λ = 0.1 esetén minden adat +/- 10% (relatív értelemben) változhat, egymástól függetlenül. Érzékenységvizsgálat a Promethee módszertanban p. 12/18

Érzékenységvizsgálat additív többszempontú döntési modellekre (Mészáros, Rapcsák, 1996) w i [w i λd i, w i + λd + i ] e j i [e ji λd ji, e ji + λd + ji ] Válasszuk ki az alternatívák végsõ rangsorából a rendezett alternatívapárok egy tetszõleges részhalmazát (akár az összeset is). Ekkor a kiválasztott rangsorbeli viszonyokat nem változtató λ maximális értéke hatékonyan és gyorsan számolható. Például ha az összes rendezett alternatívapár, azaz a teljes rangsor kiválasztása mellett λ = 20% adódik, akkor minden adat +/- 20%-ot változhat (relatív értelemben) anélkül, hogy a teljes rangsor változna. Ugyanakkor az adatok alkalmas (csökkenõ vagy növekvõ) +/- 21%-os változtatásával legalább egy alternatívapár sorrendje megfordul. Érzékenységvizsgálat a Promethee módszertanban p. 13/18

Parciális érzékenységvizsgálat a Decision Lab 2000, ill. PROMCALC szoftverekben: walking weights: egy szempontsúly változhat stability intervals: egy szempontsúly változási tartománya (intervallum) A PROMCALC szoftverben (ami régebbi, mint a Decision Lab 2000) két szempontsúly egyidejû változása is nyomon követhetõ, ekkor egy stabilitási sokszöget kapunk. A javasolt módszerrel viszont tetszõleges számú szempont kiválasztható, amelyek egyidejû változásával adódó sorrendbeli változások tetten érhetõk. Speciális eset: ha csak egy szempontot választunk ki, akkor a parciális érzékenységvizsgálat eredményét kapjuk meg. Érzékenységvizsgálat a Promethee módszertanban p. 14/18

Kérdések: Mi mondható az alternatívák szempontonkénti értékelésének változása esetén? A szempontsúlyok közötti logikai összefüggések? Érzékenységvizsgálat a Promethee módszertanban p. 15/18

Hivatkozások 1/2 Brans, J.P., Vincke, P. [1985]: A preference ranking organisation method (The PROMETHEE method for multiple criteria decision making), Management Science, 31, pp. 647-656. Brans, J.P., Mareschal, B., Vincke, P. [1984]: PROMETHEE: A new family of outranking methods in multicriteria analysis, in: J.P. Brans (ed.), Operational Research 84, North-Holland, Amsterdam, pp. 477-490. Brans, J.P., Vincke, P., and Mareschal, B. [1986]: How to select and how to rank projects: The PROMETHEE method, European Journal of Operational Research 24, pp. 228-238. Érzékenységvizsgálat a Promethee módszertanban p. 16/18

Hivatkozások 2/2 Mareschal, B. [1988]: Weight stability intervals in multicriteria decision aid, European Journal of Operational Research 33, pp. 54-64. Wolters, W.T.M., Mareschal, B. [1995]: Novel types of sensitivity analysis for additive MCDM methods, European Journal of Operational Research 81, pp. 281-290 Mészáros, Cs., Rapcsák, T. [1996]: On sensitivity analysis for a class of decision systems, Decision Support Systems, 16, pp. 231-240. Érzékenységvizsgálat a Promethee módszertanban p. 17/18

Köszönöm a figyelmet. bozoki@sztaki.hu http://www.sztaki.hu/ bozoki Érzékenységvizsgálat a Promethee módszertanban p. 18/18