EMMII-otazky - ústní zkouška
Níže je uveden pouze náhled materiálu. Kliknutím na tlačítko 'Stáhnout soubor' stáhnete kompletní formátovaný materiál ve formátu PDF.
-
Musí vycházet z cíle řešení problému
-
Musí vycházet z profilu rozhodovatele
-
Stačí jedna sada, pokud je to přípustné, lze ve fázi Choice doplnit analýzou citlivosti
Nejlépe Saatyho metodou nebo aspoň metodou bodovací, metodu pořadí používat pouze v nouzi
Stanovení metody výběru kompromisní varianty Volba závisí na:
*informaci o preferenci mezi variantami a kritérií
*rozsahu souboru variant a kritérií
*míře snahy eliminovat lidský faktor při provedení výběru
Konfigurace metody výběru – vyžaduje-li volbu parametrů, hodnoty parametrů musí vycházet
z profilu rozhodovatele
Stanovení množiny variant – pro každou variant musí být uvedena stručná charakteristika
Varianta musí být ohodnocena z hlediska všech kritérií
Výstup: Model VAV připravený k aplikaci vybrané metody
4. Uveďte obsah a výstupy fáze Choice při konstrukci modelu vícekriteriální analýzy variant.
Propočet modelu pomocí zvolené metody
Pokud je to přípustné lze dále:
*provést analýzu citlivosti vzhledem ke změnám vah
*v případě nejednoznačného výsledku ověřit doporučení pomocí jiného přístupu (nutno opakovat
fázi Design)
Výstup: varianta doporučená k realizaci
5. Uveďte a charakterizujte požadavky, které klademe na množinu kritérií v modelu vícekriteriální
analýzy variant.
Na množinu kritérií klademe tyto požadavky:
Úplnost: nesmí být zanedbán žádný důležitý aspekt rozhodování
Operacionalita: Každé kritérium musí mít jasně stanovený obsah a míru
Vyloučení duplicit: Každý důležitý aspekt rozhodování je reprezentován právě jedním kritériem
Minimální rozsah: vyloučení kritéria s vahou blížící se nule, ale ne na úrok úplnosti souboru
kritérií.
6. Popište princip výběru kompromisní varianty v modelu vícekriteriální analýzy variant, který je
založen na práci s funkcí užitku. Uveďte zástupce této třídy metod.
Každé ohodnocení varianty je možno vyjádřit ve formě užitku, který tato varianta přináší.
Dílčí hodnoty užitku lze sloužit do celkového užitku varianty a podle toho varianty vybírat.
Metody jsou poměrně objektivní, pracují s předloženými daty bez zásahu uživatele.
Metoda váženého součtu Založená na lineární funkci užitku
Vytvoříme normalizovanou kriteriální matici dílčích užitků R = (rij), jejíž prvky získáme pomocí
vzorce