مشروع MCDM. الجزء 1. مفهوم

مقدمة

ومع ذلك ، فأنا حالم وحالم في روحي ، في الواقع (في عالم البرمجة) الحد الأقصى هو "الرجل من المرآب" ، لكن بعد "تخفيف الجوز" لم أستطع مقاومة فكرة عرض مشروع MCDM ككل ومشروع الألعاب نسخة تجريبية على وجه الخصوص (أخشى إلى حد ما من Habraeffect ، إذا كانت هناك مشاكل - نعتذر). ينتظر رابط الموقع الإلكتروني للمشروع القارئ في نهاية النشر (إلى جانب الاستطلاع) ، يوصى بأن تقوم بجولة على الموقع الإلكتروني وأن تتعرف بشكل مثالي على الأفكار الرئيسية في المقدمة للحصول على مقدمة.

لماذا اللاخطية؟

بدأت هذه القصة بسلسلة من المنشورات حول موضوع تقييم المعايير المتعددة للكائنات ذات المعلمات غير المرتبطة (غير المرتبطة بوضوح) والعمل مع الخبراء الذين كان من المفترض أن يضعوا قواعد لتقييم الأشياء قيد النظر. بسرعة كبيرة أصبح من الواضح أنه كان من المستحيل استخدام معايير التقييم الخطي عند العمل مع الخبراء. رجل يفكر بدون إضافات. تخيل أنك ستختار جهاز كمبيوتر محمول (يجب أن يكون هذا المثال قريبًا جدًا من الجمهور من Habr) وفكر في بعض الخيارات المحددة (تبسيط العديد من الميزات): فليكن i5 مزودًا بتردد 3 جيجا هرتز و 8 جيجابايت من ذاكرة الوصول العشوائي وبطاقة فيديو من السلسلة العاشرة مع 4 جيجا بايت من الذاكرة . افترض أن البدائل المتاحة للشراء (مع نفس الميزانية) هي كما يلي:

1. i5 بتردد 3 جيجا هرتز و 8 جيجابايت من ذاكرة الوصول العشوائي وبطاقة فيديو من السلسلة العاشرة مع ذاكرة 4 جيجابايت ؛
2. i5 بتردد 3.5 جيجا هرتز و 4 جيجابايت من ذاكرة الوصول العشوائي وبطاقة فيديو من السلسلة العاشرة مع ذاكرة 4 جيجابايت ؛
3. i5 بتردد 2.5 غيغاهرتز و 8 غيغابايت من ذاكرة الوصول العشوائي وبطاقة فيديو من سلسلة 10 مع 6 غيغابايت من الذاكرة ؛
4. i5 بتردد 3.5 جيجا هرتز و 8 جيجابايت من ذاكرة الوصول العشوائي وبطاقة فيديو من السلسلة العاشرة مع ذاكرة 2 جيجابايت.

يرجى ملاحظة أنه في هذا المثال ، تتغير جميع قيم المعلمات بشكل خطي (يؤدي تقليل / زيادة قيمة المعلمة بواسطة ثابت نسبة إلى خيار المرجع إلى زيادة / نقصان معلمة أخرى بواسطة ثابت آخر). ولكن هل هذا يعني أن تفضيلاتك لم تتغير؟ لا على الاطلاق! بخصم ، يمكنك دائمًا الإشارة إلى الخيار الأفضل لك ، مما يعني أن تصنيفه أعلى من تصنيف الآخرين. مواصلة التفكير ، دعونا نثبت مع هذا المثال أن المعيار الخطي للتفضيل لتقييم البدائل هو أيضا غير مناسب. لنفترض أن هذا ليس هو الحال. على سبيل المثال ، سوف نختار جهاز كمبيوتر محمول للعمل (أي لا نتوقع اللعب ، ولكن بالنسبة للحسابات نحن مهتمون بالأداء وذاكرة الوصول العشوائي). سنقدم خيارًا جديدًا: i5 بتردد 3.5 جيجا هرتز و 16 جيجابايت من ذاكرة الوصول العشوائي وبطاقة فيديو بها ذاكرة 0 جيجابايت. نميز بين ثلاثة بدائل (يتم الحفاظ على الترقيم لسهولة الإدراك):

2) i5 بتردد 3.5 جيجا هرتز و 4 جيجابايت من ذاكرة الوصول العشوائي وبطاقة فيديو من السلسلة العاشرة مع ذاكرة 4 جيجابايت ؛
4) i5 بتردد 3.5 جيجا هرتز و 8 جيجابايت من ذاكرة الوصول العشوائي وبطاقة فيديو من السلسلة العاشرة مع ذاكرة 2 جيجابايت ؛
5) i5 بتردد 3.5 جيجا هرتز و 16 جيجابايت من ذاكرة الوصول العشوائي وبطاقة فيديو مع 0 جيجابايت من الذاكرة.

بالنظر إلى تفضيلنا ، من الواضح أن الرقم 5 هو البديل الأفضل. يفترض استخدام معيار التقييم الخطي أن مساهمة وحدة من قيمة المعلمة مرتبطة خطيًا بقيمة المعيار (على سبيل المثال ، تؤدي زيادة المعلمة بواحد إلى زيادة المعيار من قبل وحدة أخرى). في هذه الحالة ، في حين أن البديل رقم 4 هو الأسوأ بشكل مشروط بواسطة X ، يجب أن يكون البديل رقم 2 أسوأ من 2X (لم نأخذ بطاقة الفيديو في الاعتبار). ولكن هل نريد أن نلعب ألعابًا لا تتطلب الكثير بعد العمل - ما الخيار الذي يجب أن نختاره؟ هنا لا أوافق ، لكن معظمهم سيختارون رقم 4 بشكل مقنع. الشيء هو أن الخبير في حكمه يأخذ في الاعتبار العلاقات الضمنية للإسهام المشترك للمعايير في جودة البديل. لذلك ، بالنسبة لقاعدة الاختيار الخاصة بنا ، فإن الأهمية المشتركة لتكرار المعالج وكمية ذاكرة الوصول العشوائي أكثر أهمية من أهمية المشترك لكمية ذاكرة الوصول العشوائي وكمية ذاكرة الفيديو.

في حالة وجود أكثر من 3 معلمات اختيار ، يُطلب من الخبير أيضًا تقييم تأثير الأزواج ليس فقط ، بل أيضًا مضاعفة المعلمات ، وما إلى ذلك ، والذي لا يميز مرونة إعداد البحث هذا عن البديل المفضل فحسب ، ولكن لسوء الحظ ، تعقيد هذه العملية لخبير (تشكيل قواعد COMPLEX).

في وقت نشر المقال ، لا توجد في الإصدار التجريبي سوى الوظائف الأساسية ، والتي لا تسمح أيضًا بتكوين مرن لقواعد الاختيار. حتى الآن ، فهو محدود (1 مليون شرطي) بمستوى التعقيد ، والذي سيطلق عليه في المستقبل قواعد بسيطة. تجدر الإشارة إلى أن القواعد البسيطة توفر بالفعل راحة أكبر من أي دليل موجود (من الدليل المعروف). إما أننا لا نعرف ما نريد أن نجده في الكتالوج ، ثم نضطر إلى البحث حرفيًا في الكتالوج لأعلى ولأسفل (الفرز المستخدم بسيطًا تقليديًا - حسب السعر أو حسب الجدة أو ما إلى ذلك) نبحث عن شيء ما نود ، أو نحن نحن نعلم جيدًا ما نريد العثور عليه ، ثم نستخدم الفلاتر = تضييق نطاق البحث إلى حد كبير ، معرضين لخطر فقدان خيارات مثيرة للاهتمام لا تتجاوز نطاق البحث ، ولكن قد تكون مثيرة للاهتمام بالنسبة لنا ، أو من خلال مجموعة من النقرات المزعجة ، أدرك فجأة أن الدليل لا يمكن أن يفعل أي شيء تقدم لنا هذا الأخير أبسط قليلاً - تعرض العديد من الفهارس عدد الخيارات عند تطبيق المرشحات.

نحن نقدم نهجًا يجمع بين الفرز المتطور وفلاتر النطاق. بالنسبة لموقع كتالوج ، يعني ذلك إضافة الوظيفة الحالية إلى وظيفة إضافية خارجية ، والتي تهتم بتفضيلات المستخدمين (إنشاء قواعد اختيار وتخزين واستخدام قواعد ناجحة). في المستقبل ، من المخطط تطوير خيار "الكل في المربع" ، وربما نظام إدارة قواعد البيانات على أساس مبادئ جديدة ، لكننا لن نناقش هذا في هذه المقالة.

من الدرجات إلى الدرجات

يرجع ظهور الفرز متعدد العوامل إلى حقيقة أن قواعد الاختيار التي شكلها المستخدم (خبير) يمكن "تجميعها" في وظيفة غير خطية رياضية. هذا يعني أنه بمساعدة مثل هذه الوظيفة ، يمكن تقييم كل عنصر من عناصر الكتالوج (يتم تعيين درجة من المراسلات لكل تفضيل للمستخدم لكل عنصر من عناصر الكتالوج). من ناحية ، يعني هذا أنه من الممكن من حيث المبدأ فرز الكتالوج بالكامل وفقًا لتفضيلات المستخدم (أي ، العناصر الأكثر تفضيلًا). هذا يبسط إلى حد كبير حياة المستخدم وينبغي أن يكون لها تأثير إيجابي على زيادة الاهتمام في مثل هذا الموقع الدليل. من ناحية أخرى - إنه يسبب حملًا إضافيًا للفرز نفسه ، ولا يسمح بإجراء تحديدات جزئية من 10-20 إلى 50 عنصرًا إضافيًا لكل صفحة. وهنا ليس لدينا أسئلة لنظام إدارة قواعد البيانات الحالي. لقد حدث هذا من الناحية التاريخية - من الضروري "التغلب على" طلبات المستخدمين "الجزئية" إلى قواعد بيانات إدارة قواعد البيانات في أسرع وقت ممكن (حتى لا ينتظر المستخدم أكثر من اللازم). ولكن دعونا نفكر للحظة: وليس لأن هناك الكثير من هذه الطلبات التي لا يمكننا العثور على ما نبحث عنه باستخدام الواجهة الحالية؟ ألا تجعلك الرغبة في إلغاء تحميل جانب الخادم تجعلنا (المستخدمين) أكثر وأكثر؟ نحن نقدم نسبة كبيرة من الطلبات عديمة الفائدة ، ولكن هل نحن ملامون على ذلك ... نحن نوفر لتمكين المستخدمين من تقديم طلبات معقدة ونحذر بصدق من أنه سيتعين عليهم الانتظار. ربما هذا يناسبك على وجه التحديد: نقرات أقل وأكثر منطقية = توفير الطاقة في البحث وقضاءهم على تحليل الخيارات ، إلخ.

لشرح كيفية عمل الطريقة المقترحة ، يلزم الانغماس في الممارسة العملية. المشاكل العملية الكلاسيكية هي: مشكلة شراء منزل ، مشكلة اختيار سيارة ، وغيرها. وهي تتميز بعدد كبير من البدائل (بترتيب عدة آلاف) وعدد صغير نسبيًا (عادةً من خمسة إلى عشرة) من معلمات الاختيار الأساسية ، بشكل عام ، ضعيفة الترابط. في هذه المقالة سوف نعتمد على مشكلة شراء منزل.

يوجد العديد من كتالوجات العقارات ، استخدمنا كتالوج العقارات المشهور (لا يوجد يقين بأنه يجب الإشارة إلى اسمها هنا - يتم نشر الرابط المقابل على موقع المشروع) في منتصف عام 2018 الماضي ، وعلى أساسه قمنا بتشكيل كتالوج مشروط للشقق المعروضة للبيع (السوق الثانوية) في سانت بطرسبرغ. هنا سيكون من الممكن وضع مواد حول كيفية كتابة المحلل اللغوي ، وكيف "ساروا" عبر صفحات الكتالوج في الجهاز ، وقاموا بتنزيلها ، وسحبوا بيانات الإعلان والصعوبات التي واجهوها في تجميع الكتالوج الشرطي ، ومع ذلك ، في رأينا ، هذه المادة نموذجية تمامًا ولا يمثل هبر اهتمامًا خاصًا في ضوء المقالة. نلاحظ فقط أنه كان من الضروري تنزيل الصور من الدليل المصدر بعد مرور شهر على إنشاء الدليل الشرطي ، حيث تم حذف العديد من الإعلانات بحلول ذلك الوقت (بيع / إزالة / ...) ، مما يعني أن عددًا من الإعلانات الخاصة بالدليل الشرطي هي الآن بدون صورة مصغرة. (وهي ليست حرجة على الإطلاق ، ولكن مزعج إلى حد ما).

في المخلفات الجافة

نحن على استعداد اليوم لإظهار إصدار اختبار ألفا مع إمكانات الفرز الأساسية باستخدام مثال مشكلة شراء منزل. تجدر الإشارة إلى الميزات الرئيسية للوظيفة المعروضة:

1. يتم تطبيق الفرز على جانب العميل (المتصفح).
2. يحدث التكوين عن بعد لوظيفة الفرز دون الوصول إلى الدليل. مطلوب فقط معلومات عامة عن نطاقات القيم الممكنة لمعلمات الكائنات التي تم فرزها.
3. وظيفة الفرز هي وظيفة JS مجهولة (وهي حالة نادرة جدًا من التكوين من السلسلة "على الطاير").
4. يؤدي فرز كتالوج WHOLE إلى "تشغيل" من خلال وظيفة مجهولة (القسم 3) من كل عنصر كتالوج (يتم تنفيذه عن طريق التحميل الزائد لوظيفة الفرز المضمنة).

سوف تخبرك جولة تفاعلية على موقع المشروع بأفضل طريقة عن كيفية استخدام الوظيفة المقترحة.

خطط وآفاق فورية

بالتوازي مع العمل على إصدار اختبار ألفا (مشكلة شراء منزل) ، تم جمع قاعدة مشروطة لأجهزة الكمبيوتر المحمولة. عدد المعلمات الممكنة بالمقارنة مع الأمثلة الأساسية هو خارج المخططات! علاوة على ذلك ، تم الكشف عن المشكلات (المتوقع في مكان ما). الأول هو أن وجود مجموعة واسعة من المكونات في أجهزة الكمبيوتر المحمولة يجعل من المناسب تنظيم بعض تقييمات التعشيش. ويرجع ذلك إلى حقيقة أن المعالجات وبطاقات الفيديو والمكونات الهامة الأخرى يصعب مقارنة بعضها ببعض (وهي مشكلة منفصلة) ، بالإضافة إلى حقيقة أنه إذا تركت معلمات المكون على مستوى معلمات الكمبيوتر المحمول ، فسيكون عددهم كبيرًا جدًا والمستخدم (خبير) سيكون من الصعب للغاية بناء قواعد اختيار كافية. والمشكلة الثانية هي أن هناك عددًا من المعلمات عددية بشكل أساسي (على سبيل المثال ، الشركة المصنعة لمكون فردي ، والتقنيات المنفذة فيه ، وما إلى ذلك ، ناهيك عن بلد التجميع وغيرها من المعلومات ذات الطابع السيئ).

في المنشورات المستقبلية ، من المخطط أن تغطي بمزيد من التفصيل عملية إنشاء قواعد اختيار COMPLEX مع وظائف الاختبار التفاعلية ، وتخطيط إصدار اختبار جديد مع تشكيل قواعد COMPLEX و / أو إدخال كتالوج مشروط لأجهزة الكمبيوتر المحمولة كمثال معقد ، وكذلك مراعاة ملاحظاتك في التطوير الإضافي للمشروع. شكرا لاهتمامكم! ملاحظة النقد البناء للفكرة وإصدار اختبار (تجريبي) للمشروع موضع ترحيب :)

محدث : يبدو أن الخادم كان ضعيفًا إلى حد ما ، إذا حصل شخص ما على "خطأ في الاتصال" ، فيرجى تجربة ذلك لاحقًا (يُنصح بتحديث الصفحة) ...

مراجع

موقع المشروع: mcdm-project.org

المنشورات ذات الصلة:

• بافلوف ، AN تقنية صنع القرار متعدد المعايير في دراسة المشكلات شبه الهيكلية / AN Pavlov ، DA Pavlov ، AA Pavlov ، AA Slin'ko // وقائع المؤتمر السادس لعلوم الحاسوب على الإنترنت 2017 (CSOC2017) . أبريل 2017.-- Springer International Publishing Switzerland 2017، Vol 2: Cybernetics and Math Math Applications في الأنظمة الذكية. ص .131-140. DOI 10.1007 / 978-3-319-57264-2_13
• بافلوف الطريقة مجتمعة لاختيار معايير متعددة من القرارات الإدارية على أساس نماذج من تمثيل المعرفة وتخطيط التجربة / A.N. بافلوف ، أ. أ. بافلوف ، دي. بافلوف ، أ. أ. سلينكو // "وقائع A.F. Mozhaysky. " - SPB.: VKA لهم. A.F. Mozhaysky، 2017 .-- Issue. 656. - 9-17
• Pavlov AN ، منهجية وتكنولوجيا تحليل المعايير المتعددة لشدة إخفاق العناصر الوظيفية في أنظمة السفن العامة / A.N. بافلوف كولاكوف ، دي. بافلوف // المؤتمر الدولي العلمي والعملي الثاني "المحاكاة والنمذجة المتكاملة لهندسة النقل البحري ونظم النقل البحري" (PCM MTMTS 2013) ، 3 يوليو 2013 ، سانت بطرسبرغ: وقائع المؤتمر / مركز OJSC "مركز بناء السفن وإصلاح تكنولوجيا السفن" - سانت بطرسبرغ ، 2013 ، س 78-85
• بافلوف إيه. زيلينتسوف تحليل متعدد المعايير لتأثير العناصر الفردية على أداء نظام معقد // إدارة نظم المعلومات. - 2010 ، رقم 6 (49) ، S.7-12
• بافلوف إيه. ، طريقة مشتركة لتحليل متعدد المعايير لخطورة إخفاقات العناصر المعقدة / ألف. بافلوف ، ف. أ. زيلينتسوف Kopytov ، // المؤتمر الدولي العاشر "الموثوقية والإحصاء في النقل والاتصالات" (RelStat'10) ، 20-23 أكتوبر 2010 ، ريغا ، لاتفيا ، ردمك 978-9984-818-34-4 - ريغا: النقل والاتصالات المعهد ، ص. 353-360