Диссертация (Закономерности и факторы комплексного развития транспортной системы Мьянмы), страница 8

Затем в ходе работыэтого метода происходило уточнение значений критериев с целью получения их60согласованных значений.В приведенной выше таблице указаны уточнённыезначения критериев.Проведенный ранее подробный анализ текущего состояния транспортнойсистемы страны, проходящих через неё транспортных коридоров, а такжеперспектив их использования (при условии модернизации транспортнойинфраструктуры) показал, что логистический центр Лашо было бы целесообразноразместить на одной из трех территорий, которые показаны на рисунке 2.6 какЛЦ1, ЛЦ2, ЛЦ3.Рисунок 2.6 - Предполагаемые места расположения ЛЦ ЛашоДля решения поставленной задачи было построено дерево альтернатив,показанное на рисунке 2.7 [43].Рисунок 2.7 – Дерево альтернатив61Для определения степени влияния (или приоритетов) критериев первогоуровня относительно их важности для элементов второго уровня необходимопровести их попарное сравнение. При построении матрицы попарных сравненийбыли использованы численные значения критериев, указанные в таблице 2.5 [43].В нашем случае матрица попарных сравнений, в которой элемент a ij показываетотношение критерия i к критерию j , показана ниже.k1k2k3k4k5k6k7k8k111.1251.2861.52.2534.51.8k20.811.1431.3322.6741.6k30.780.8711.171.1752.333.51.4k40.670.750.8511.5231.2k50.440.50.570.6711.3320.8k60.330.370.430.50.7511.50.6k70.220.250.290.330.50.6710.4k80.560.6250.7140.831.251.672.51Полученная матрица является обратно-симметричной и нуждается вдальнейшем исследовании на предмет согласованности сравнений критериев.

Всоответствии теоретическими исследованиями, проведенными Т.Саати [43] идругими авторами, доказано, что для обратно-симметричной матрицы еёмаксимальное собственное значениедолжно быть максимально близким к n,а индекс согласованности (ИС) меньше 0,1 [4,43].Расчеты, проведенные для представленной выше матрицы, показали, что для неё,ИС =/(n-1) = 0,0323375.62Следовательно, можно сделать вывод об очень сильной близости ксогласованности сравнений критериев. Далее, в соответствии с методом анализаиерархий проводим нормировку матрицы, а именно [4,43]:Находим сумму элементов каждого столбцаSj = a1j+a2j+…….+anj(2.1)и затем делим все элементы матрицы на сумму элементов соответствующегостолбца:Aij=k1k2k3k4k5k6k7k8(2.2)k1k2k3k4k5k6k7k81/1,125/1,286/1,5/2,25/3/4,5/1,8/7,525,4255,3997,3311,0014,6722,008,80,8/1/1,143/1,33/2/2,67/4/1,6/7,525,4255,3997,3311,0014,6722,008,80,78/0,87/1/1,17/1,75/2,33/3,5/1,4/7,525,4255,3997,3311,0014,6722,008,80,67/0,75/0,85/1/1,5/2/3/1,2/7,525,4255,3997,3311,0014,6722,008,80,44/0,5/0,57/0,67/1/1,33/2/0,8/7,525,4255,3997,3311,0014,6722,008,80,33/0,37/0,43/0,5/0,75/1/1,5/0,6/7,525,4255,3997,3311,0014,6722,008,80,22/0,25/0,29/0,33/0,5/0,67/1/0,4/7,525,4255,3997,3311,0014,6722,008,80,56/0,625/0,714/0,83/1,25/1,67/2,5/1/7,525,4255,3997,3311,0014,6722,008,863Находим среднее значение для каждой строкиAijk1k2k3k4k5k6k7k8k1k2k30,132970,204918 0,05413872030,106380,182149 0,21635298360,465420,158469 0,18928553950,089090,136612 0,16089574020,058510,091074 0,10789064680,043880,067395 0,08139298260,029250,045537 0,05489532340,074460,113843 0,1351580935591434639343324315305048k4k5k6k7k80,20463 0,204540,204490,20450,2045484789845455450,18144 0,181810,182000,18180,1818161140918188180,15961 0,159090,158820,15900,1590980175490910910,13642 0,136360,136330,13630,1363656526563643640,09140 0,090900,090660,09090,0909051812109099090,06821 0,068180,068160,06810,0681828263381821820,04502 0,045450,045670,04540,0454504614454554550,11323 0,113630,113830,11360,113633297763636636545818091364909182455636Срзнач0,1768510,1767240,2011130,1335560,0890340,0666990,0445930,11143Полученный столбец задает «веса» критериев с точки зрения поставленнойцели.

Этот столбец называют весовым столбцом критериев по цели [43].Таким образом, на этом этапе получаем промежуточный выводВес в доляхВес в %k10,1768508117,69%k20,1767239317,67%k30,2011125220,10%k40,133556313,30%k50,089034038,90%k60,06669956,70%k70,044592664,50%k80,1115302611,14%100,00%64С точки зрения удовлетворения нашей цели наиболее весомым является k 3(20,10%), далее следует k1 (17,69%), потом идет k2 (17,67%) и k4 (13,30%).Остальные веса ЛЦ имеют наименьшие весовые коэффициенты, в суммесоставляющие всего 31,24% .Построениематрицыпопарныхсравненийпредполагаемыхместразмещения ЛЦПовторяем описание выше для матриц попарного сравнения руководствуясьследующей качественной шкалой, с последующим преобразованием в баллы [43]:равно, безразлично=1немного лучше (хуже)= 3 (1/3)лучше (хуже)= 5 (1/5)значительно лучше (хуже)= 7 (1/7)принципиально лучше (хуже)= 9 (1/9)При промежуточном мнении используются промежуточные баллы 2, 4, 6, 8.В итоге получаем столбцы (векторы) весовых коэффициентов объектовсравнения с точки зрения соответствия отдельным критериям [4,43].Рассмотрим первый критерий k1.

Результаты расчетов для него представленыниже.k1ЛЦ1ЛЦ2ЛЦ3k1ЛЦ1ЛЦ2ЛЦ3ЛЦ1141/2ЛЦ1140,5ЛЦ21/411/5ЛЦ20,2510,2ЛЦ3251ЛЦ32513,25101,7k1ЛЦ1ЛЦ2 ЛЦ3СРЗНАЧk1Вес в доляхВес в %ЛЦ1 0.307692308 0.40.294117 0.33394ЛЦ10.33393733.39%ЛЦ2 0.076923077 0.10.117647 0.09819ЛЦ20.098199.81%ЛЦ3 0.615384615 0.50.588235 0.56787ЛЦ30.56787356.80%100.00%65Получили вектор весов объектов по критерию «ГРУЗОПОТОК».

Покритерию «ГРУЗОПОТОК» наиболее весомым является ЛЦ3 (56,8%), далееследует ЛЦ1 (33,4%), и наименее интересна ЛЦ2 (9,8%). Если бы мы выбиралиобъект только по критерию «ГРУЗОПОТОК», то выбор уже сейчас был быочевидным [4,43].Расчеты по второму критерию:k2ЛЦ1ЛЦ2ЛЦ3k2ЛЦ1ЛЦ2ЛЦ3ЛЦ1121/5ЛЦ1120.2ЛЦ21/211/6ЛЦ20.510.166667ЛЦ3561ЛЦ35616.591.366667k2ЛЦ1ЛЦ2ЛЦ3ЛЦ1ЛЦ2ЛЦ3СРЗНАЧ0,153846 0,222222 0,14634 0,1741370,076923 0,111111 0,12195 0,1033280,769231 0,666667 0,73171 0,722535Вес вдоляхk2Вес в %ЛЦ10,17413717,40%ЛЦ20,10332810,30%ЛЦ30,72253572,30%100,00%Получили вектор весов объектов по критерию «ТРАНСПОРТНЫЙ».

Покритерию «ТРАНСПОРТНЫЙ» наиболее весомым является ЛЦ3 (72,30%), далееследует ЛЦ1 (17,40%), и наименее интересна ЛЦ2 (10,30%).По третьему критерию:k3ЛЦ1ЛЦ2ЛЦ3ЛЦ1 ЛЦ2 ЛЦ3131/51/311/6561k3ЛЦ1ЛЦ2ЛЦ3ЛЦ110,3333333356,33333333ЛЦ231610ЛЦ30,20,1666666711,3666666766k3ЛЦ1ЛЦ10,157895ЛЦ20,052632ЛЦ30,789474ЛЦ2ЛЦ3СРЗНАЧ0,3 0,146341 0,2014120,1 0,121951 0,0915280,6 0,731707 0,70706Вес в долях Вес в %k3ЛЦ10,2014120,10%ЛЦ20,091539,20%ЛЦ30,7070670,70%100,00%Получили вектор весов объектов по критерию «ТЕРРИТОРИАЛЬНЫЙ».По критерию «ТЕРРИТОРИАЛЬНЫЙ» наиболее весомым является ЛЦ3(70,70%), далее следует ЛЦ1 (20,10%), и наименее интересна ЛЦ2 (9,20%).По четвертому критерию:k4ЛЦ1ЛЦ2ЛЦ3k4ЛЦ1ЛЦ2ЛЦ111/61/2ЛЦ1 10,1667 0,5ЛЦ2611/3ЛЦ2 610,333333ЛЦ3231ЛЦ3 2319k4ЛЦ1ЛЦ2ЛЦ3ЛЦ34,1667 1,833333СРЗНАЧВес вдоляхk4Вес в %ЛЦ1 0,666667 0,818182 0,111111 0,531987ЛЦ10,53198753,20%ЛЦ2 0,111111 0,136364 0,666667 0,304714ЛЦ20,30471430,50%ЛЦ30,163316,30%ЛЦ3 0,222222 0,045455 0,2222220,1633100,00%Получили вектор весов объектов по критерию «РЕЛЬЕФ».По критерию «РЕЛЬЕФ» наиболее весомым является ЛЦ3 (49,60%), далееследует ЛЦ2 (36,30%), и наименее интересна ЛЦ1 (14,10%).По пятому критерию:k5ЛЦ1ЛЦ2ЛЦ3k5ЛЦ1ЛЦ2ЛЦ3ЛЦ111/51/3ЛЦ110,20,333ЛЦ2514ЛЦ2514ЛЦ331/41ЛЦ330,25191,455,33367ЛЦ10,3 0,285714ЛЦ20,6 0,571429СРЗНАЧ0,375 0,3202380,5 0,557143ЛЦ30,1 0,1428570,125 0,122619k5ЛЦ1ЛЦ2ЛЦ3k5Вес в доляхВес в %ЛЦ10,32023832,00%ЛЦ20,55714355,70%ЛЦ30,12261912,30%100,00%Получили вектор весов объектов по критерию «ВЗАИМОДЕЙСТВИЕ».По критерию «ВЗАИМОДЕЙСТВИЕ» наиболее весомым является ЛЦ2(66,50%), далее следует ЛЦ3 (23,10%), и наименее интересна ЛЦ1 (10,40%).По шестому критерию:k6ЛЦ1ЛЦ2ЛЦ3k6ЛЦ1ЛЦ2ЛЦ3ЛЦ1112ЛЦ1112ЛЦ2113ЛЦ2113ЛЦ31/21/31ЛЦ30,5 0,3333333312,5 2,333333336k6ЛЦ1ЛЦ2ЛЦ3ЛЦ1ЛЦ2ЛЦ3СРЗНАЧ0,4 0,428571 0,333333 0,3873020,4 0,4285710,5 0,4428570,2 0,142857 0,166667 0,169841k6Вес вдоляхЛЦ10,38730238,70%ЛЦ20,44285744,30%ЛЦ30,16984117,00%Вес в %100,00%Получили вектор весов объектов по критерию «КАДРОВЫЙ».По критерию «КАДРОВЫЙ» наиболее весомым является ЛЦ2 (52,40%),далее следует ЛЦ3 (30,40%), и наименее интересна ЛЦ1 (17,20%).По седьмому критерию:k7ЛЦ1ЛЦ2ЛЦ3k7ЛЦ1ЛЦ2ЛЦ3ЛЦ111/34ЛЦ11 0,333333334ЛЦ2315ЛЦ2315ЛЦ31/41/51ЛЦ30,250,214,251,533333331068k7ЛЦ1ЛЦ2ЛЦ3ЛЦ1ЛЦ2ЛЦ3 СРЗНАЧ0,235294 0,217391 0,4 0,2842280,705882 0,652174 0,5 0,6193520,058824 0,130435 0,1 0,096419k7Вес вдоляхЛЦ10,28422828,40%ЛЦ20,61935262,00%ЛЦ30,0964199,60%Вес в %100,00%Получили вектор весов объектов по критерию «БЕЗОПАСНОСТЬ».По критерию «БЕЗОПАСНОСТЬ» наиболее весомым является ЛЦ2(61,00%), далее следует ЛЦ3 (26,30), и наименее интересна ЛЦ1 (12,7%).По восьмому критерию:k8ЛЦ1ЛЦ2ЛЦ3ЛЦ1 ЛЦ2k8ЛЦ3ЛЦ111/52ЛЦ110,22ЛЦ2513ЛЦ2513ЛЦ31/21/31ЛЦ30,50,3333333316,51,533333336k8ЛЦ1ЛЦ10,1538460,13044ЛЦ20,7692310,65217СРЗНАЧ0,33333 0,2058710,5 0,640468ЛЦ30,0769230,217390,16667ПолучилиЛЦ2ЛЦ3вектор0,15366весовk8Вес вдоляхЛЦ10,20587120,60%ЛЦ20,64046864,00%ЛЦ30,1536615,40%объектовпоВес в %100,00%критерию«КОММУНИКАЦИОННЫЙ».По критерию «КОММУНИКАЦИОННЫЙ» наиболее весомым являетсяЛЦ3 (60,00%), далее следует ЛЦ1 (28,00%), и наименее интересен ЛЦ3 (12,00%).Полученные выше результаты можно представить в виде следующей матрицы[43]:69k1k2k3k4k5k6k7k8ЛЦ10,33390,17410,20140,14120,10380,17210,12740,2824ЛЦ20,09810,10330,09150,36280,66500,52370,60900,1202ЛЦ30,56780,72250,70700,49580,23100,30410,26340,5973Умножая полученную матрицу на полученный выше столбец критериев,получаем веса альтернатив с точки зрения достижения цели [43]:×=В результате получаем веса альтернатив с точки зрения достиженияпоставленной цели:Вес в доляхВес в %ЛЦ10,20708520,70%ЛЦ20,23719523,70%ЛЦ30,5557255,60%100,00%Таким образом, выбор ЛЦ3 является наиболее привлекательным длядостижения представленной цели.70Выводы по второй главе1.