Показатель соответствия рассчитывается по формуле:

с_ij =

Этот показатель обладает свойствами:

1. 0≤ с_ij ≤1

2. с_ij = 1 если α^К _i ≥ α^К _j для всех К.

Показатель соответствия рассчитывается для каждой пары объектов е_i и е_j.

Результаты таких расчётов могут быть представлены в таблице n х n, каждый элемент которой с_ij есть показатель соответствия предположению, что объект е_i предпочтительнее е_j..

Для осуществления процедуры сравнения необходимо учесть и критерии, противоречащие введённому предложению, что объект е_i по крайней мере не хуже объекта е_j. С этой целью рассчитывается так называемый показатель несоответствия d_ij ( s). Для его получения необходимо:

1) вычислить разности между оценками объектов α^К _i и α^К _j для к из множества Д_ij и упорядочить полученные отклонения в невозрастающую последовательность;

2) определить показатель несоответствия d_ij (s), как –ый элемент построенной последовательности.

Очевидно, что такое определение показателя несоответствия, например, для s = 2 эквивалентно исключению из рассмотрения критерия с самым большим несоответствием, для s = 3 – исключению двух критериев с наибольшими несоответствиями и т.д.

Значения показателей Д_ij несоответствия для всех пар (е_i ,е_j ) могут быть представлены в таблице n х n Д_ij (s).

Принцип сравнения объектов по нескольким критериям

Зафиксируем значение параметра s, затем задаём два числа с – порог соответствия и d – порог несоответствия и говорим, что согласно К критериев и порогов с и d объект е_i предпочтительнее е_j , если и только если пара (е_i ,е_j ) приводит к показателю соответствия с_ij ≥ с и показателю несоответствия d_ij (s) ≤ d.

Предпочтение, определённое таким образом удобно представить в виде графа, вершинами которого являются элементы множества Ε ={ е_i }, а дуги выражают отношения предпочтения своим направлением от е_i к е_j , если е_i предпочтительнее е_j .

Т.е G (c, d, s) = [Ε, U(c, d, s)]

где Ε – множество вершин графа, соответствующее множеству рассматриваемых объектов; U(c, d, s) – множество дуг графа:

дуга (е_i ,е_j )ÎU(c, d, s) Û с_ij ≥ с, d_ij (s) ≤ d.

Очевидно, что чем меньше требования к значениям с и d, тем богаче дугами соответствующий граф. Однако, сравнение и выбор, проводимые на основе очень слабых требований к с и d могут не отразить реальную ситуацию выбора. Поэтому необходимо последовательно и постепенно ослаблять требования к параметрам c, d, s и анализировать возникающие связи.

Таким образом, для каждой тройки (c, d, s) можно построить U(c, d, s), при этом множество вершин графа Ε может быть разделено на два непересекающихся подмножества Ĕ и (Ε – Ĕ).

Подмножество Ĕ таково, что всякий элемент, не включенный в Ĕ будет превзойдён, по крайней мере, одним элементом, принадлежащим Ĕ. Это свойство называется свойством внешней устойчивости подмножества Ĕ. Другое свойство этого подмножества Ĕ заключается в том, что никакой элемент Ĕ не превосходит другого элемента Ĕ, т.е. элементы Ĕ несравнимы между собой при заданных (c, d, s).

Подмножество вершин графа, которое обладает этими двумя свойствами, называется ядром графа . Подмножество Ĕ может иметь различное число элементов. Если для заданных параметров (c, d, s) ядро включает очень много элементов – это означает, что антагонизм критериев таков, что это не позволяет сравнивать объекты при этих параметрах. Уменьшение требовательности к порогам c, d сократит число элементов Ĕ и обратное – усиление требований к ним влечёт за собой обогащение Ĕ.

В результате исследования поведения графов и их ядер в зависимости от параметров(c, d, s) можно проанализировать небольшое число объектов, среди которых находится и самый хороший объект.

Кроме того, исследование поведения ядер показало, что можно упорядочить объекты множества Ε в некоторую последовательность, благодаря которой каждый объект может быть сравним с другим по своей позиции в этой последовательности. Исследование таблиц С_ij и Д_ij (s) помогут определить, какие из сравниваемых объектов являются «близкими», можно выделить из них почти эквивалентные, образующие циклы и т.д. Таким образом, метод позволяет формализовать выбор одного объекта среди многих.

Пример

На предприятии производится отбор платьев из коллекции для массового пошива. При этом каждое платье оценивают по шести показателям:

Обозначение показателя	Показатель
е1	Трудоёмкость
е2	Удельная прибыль
е3	Инвариантность типа ткани
е4	Инвариантность фурнитуре
е5	Величина охвата сегмента рынка
е6	Соответствие модной тенденции

Эти показатели получили оценки десяти специалистов – экспертов по десятибалльной шкале. Экспертные оценки представлены в таблице 1.1.

Таблица 1.1. Оценки показателей каждым из опрошенных экспертов

Показатели	Эксперты
	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
е1	1	9	5	10	7	10	5	5	10	3
е2	3	4	5	8	5	3	8	8	5	7
е3	8	3	2	5	5	5	8	4	5	2
е4	2	6	2	5	10	5	10	9	10	6
е5	10	10	4	8	8	10	10	4	10	5
е6	9	8	3	7	5	4	10	6	8	7

Задача состоит в выборе наиболее значимого элемента е_i или группы этих элементов при разных предположениях относительно требований к точности совпадения мнений всех экспертов.

E ={ е_i } i =1,6

К=К₁ К₂ …..К₁₀