MCDM-परियोजना। भाग 1. अवधारणा

प्रस्तावना

फिर भी, मैं अपनी आत्मा में एक सपने देखने वाला और एक सपने देखने वाला व्यक्ति हूँ, वास्तव में (प्रोग्रामिंग की दुनिया में) अधिकतम "गेराज से लड़का" है, लेकिन "पागल को ढीला करने के बाद " मैं एमसीडीएम-प्रोजेक्ट को एक पूरे और खिलौना प्रोजेक्ट के रूप में दिखाने के विचार का विरोध नहीं कर सका। विशेष रूप से एक परीक्षण संस्करण (मैं कुछ हद तक Habraeffect से डरता हूं, अगर समस्याएं हैं - हम माफी मांगते हैं)। परियोजना की वेबसाइट का एक लिंक प्रकाशन के अंत में पाठक को प्रतीक्षा करता है (सर्वेक्षण के साथ), यह अनुशंसा की जाती है कि आप वेबसाइट पर एक दौरा करें, और आदर्श रूप से, कट के नीचे मुख्य विचारों से खुद को परिचित करें।

अशुभता क्यों?

यह कहानी उन वस्तुओं के बहु-मानदंड मूल्यांकन के विषय पर प्रकाशनों की एक श्रृंखला के साथ शुरू हुई जिसमें शिथिल युग्मित (स्पष्ट रूप से जुड़ा नहीं) मापदंडों के साथ काम किया गया था और विशेषज्ञों के साथ काम करना था जो विचार के तहत वस्तुओं के मूल्यांकन के लिए नियम तैयार करने वाले थे। बहुत जल्दी यह स्पष्ट हो गया कि विशेषज्ञों के साथ काम करते समय रैखिक मूल्यांकन मानदंड का उपयोग करना असंभव था। आदमी गैर-जोड़ सोचता है। कल्पना करें कि आप एक लैपटॉप चुनने जा रहे हैं (यह उदाहरण हैब्र से जनता के बहुत करीब होना चाहिए) और कुछ विशिष्ट विकल्प पर विचार करें (कई विशेषताओं को सरल बनाते हुए): इसे 3 जीबीएच की आवृत्ति, 8 जीबी रैम और 4 जी मेमोरी के साथ 10 वीं श्रृंखला के वीडियो कार्ड के साथ एक i5 होने दें। । मान लें कि खरीद के लिए उपलब्ध विकल्प (उसी बजट के साथ) निम्नानुसार हैं:

1. i5 के साथ 3 जीएचजेड की आवृत्ति, 8 जीबी रैम और 4 जीबी मेमोरी के साथ 10 वीं श्रृंखला का वीडियो कार्ड;
2. i5 3.5 GHz की आवृत्ति के साथ, 4 GB RAM और 4GB मेमोरी के साथ 10 वीं श्रृंखला का वीडियो कार्ड;
3. 2.5 गीगाहर्ट्ज़ की आवृत्ति के साथ i5, 8 जीबी रैम और 6 जीबी मेमोरी के साथ 10 वीं श्रृंखला का वीडियो कार्ड;
4. i5 3.5 GHz की आवृत्ति के साथ, 8 GB RAM और 2GB मेमोरी के साथ 10 वीं श्रृंखला का वीडियो कार्ड।

कृपया ध्यान दें कि इस उदाहरण में, सभी पैरामीटर मान रेखीय रूप से बदलते हैं (संदर्भ विकल्प के एक निरंतर सापेक्ष द्वारा एक पैरामीटर के मूल्य को कम / बढ़ाते हुए दूसरे पैरामीटर द्वारा किसी अन्य पैरामीटर की वृद्धि / कमी की ओर जाता है)। लेकिन क्या इसका मतलब यह होगा कि आपकी प्राथमिकता अपरिवर्तित रहेगी? बिलकुल नहीं! छूट पर आप हमेशा अपने लिए सबसे बेहतर विकल्प का संकेत दे सकते हैं, जिसका अर्थ है कि इसकी रेटिंग दूसरों की तुलना में अधिक है। विचार को जारी रखते हुए, हम इस उदाहरण से साबित करते हैं कि विकल्पों का मूल्यांकन करने के लिए वरीयता का रैखिक मानदंड भी उपयुक्त नहीं है। माना कि ऐसा नहीं है। एक उदाहरण के रूप में, हम काम के लिए एक लैपटॉप का चयन करेंगे (यानी, हम खेलने की उम्मीद नहीं करते हैं, लेकिन गणना के लिए हम प्रदर्शन और रैम में रुचि रखते हैं)। हम एक नया विकल्प पेश करेंगे: i5 3.5 GHz की आवृत्ति के साथ, 16 GB RAM और 0 GB मेमोरी के साथ एक वीडियो कार्ड। हम तीन विकल्पों में अंतर करते हैं (अंकन धारणा की आसानी के लिए संरक्षित है):

2) i5 3.5 GHz की आवृत्ति के साथ, 4 GB RAM और 4GB मेमोरी के साथ 10 वीं श्रृंखला का वीडियो कार्ड;
4) i5 3.5 GHz की आवृत्ति के साथ, 8 GB RAM और 2GB मेमोरी के साथ 10 वीं श्रृंखला का वीडियो कार्ड;
5) i5 3.5 GHz की आवृत्ति के साथ, 16 GB RAM और 0 GB मेमोरी के साथ एक वीडियो कार्ड।

हमारी प्राथमिकता को देखते हुए, नंबर 5 स्पष्ट रूप से सबसे अच्छा विकल्प है। एक रैखिक मूल्यांकन मानदंड का उपयोग मानता है कि पैरामीटर मान की एक इकाई का योगदान रैखिक मानदंड मान से संबंधित है (उदाहरण के लिए, एक से पैरामीटर बढ़ाकर कुछ अन्य इकाई द्वारा मानदंड में वृद्धि की ओर जाता है)। इस मामले में, जबकि वैकल्पिक संख्या 4 एक्स द्वारा सशर्त रूप से खराब है, वैकल्पिक नंबर 2 2X से भी बदतर होना चाहिए (हमने वीडियो कार्ड को ध्यान में नहीं रखा)। लेकिन क्या हमें काम के बाद भी मांग वाले खेल नहीं खेलना चाहिए - हमें कौन सा विकल्प चुनना चाहिए? यहां मैं असहमत हो सकता हूं, लेकिन ज्यादातर आश्वस्त रूप से वैकल्पिक नंबर 4 का चयन करेंगे। बात यह है कि विशेषज्ञ अपने फैसले में विकल्प की गुणवत्ता के लिए मापदंडों के संयुक्त योगदान के निहित संबंधों को ध्यान में रखता है। तो, हमारे चयन नियम के लिए, प्रोसेसर आवृत्ति और रैम की मात्रा का संयुक्त महत्व रैम की मात्रा और वीडियो मेमोरी की मात्रा के संयुक्त महत्व से अधिक महत्वपूर्ण है।

मामले में जब 3 से अधिक चयन पैरामीटर होते हैं, तो विशेषज्ञ को न केवल जोड़े के प्रभाव का मूल्यांकन करना आवश्यक है, बल्कि मापदंडों के त्रिगुणों आदि का भी मूल्यांकन करना है, जो पसंदीदा विकल्प के लिए ऐसी खोज सेटिंग के लचीलेपन की न केवल विशेषता है, बल्कि, दुर्भाग्य से, इस प्रक्रिया की जटिलता। एक विशेषज्ञ के लिए (कॉम्पलेक्स नियम का गठन)।

लेख के प्रकाशन के समय, हमारे परीक्षण संस्करण में केवल बुनियादी कार्यक्षमता है, जो चयन नियमों के लचीले विन्यास की भी अनुमति नहीं देता है। अब तक, यह जटिलता के स्तर तक सीमित (सशर्त 1 मी) है, जिसे भविष्य में SIMPLE नियम कहा जाएगा। यह ध्यान देने योग्य है कि सरल नियम पहले से ही किसी भी (प्रसिद्ध) की मौजूदा निर्देशिका की तुलना में अधिक सुविधा प्रदान करते हैं। या तो हम यह नहीं जानते कि हम कैटलॉग में क्या खोजना चाहते हैं, और फिर हम वस्तुतः कैटलॉग अप और डाउन के माध्यम से पत्ती के लिए मजबूर हैं (उपयोग किए गए सॉर्टिंग पारंपरिक रूप से सरल हैं - कीमत से, नवीनता आदि) जो हमें पसंद है, या हम जो कुछ चाहते हैं, उसके लिए मजबूर हैं। हम अच्छी तरह से जानते हैं कि हम क्या ढूंढना चाहते हैं, और फिर हम फ़िल्टर का उपयोग करते हैं = खोज क्षेत्र को बहुत कम कर देते हैं, लापता दिलचस्प विकल्पों के जोखिम पर जो खोज के दायरे से बहुत आगे नहीं जाते हैं, लेकिन जो हमारे लिए दिलचस्प हो सकता है, या कष्टप्रद क्लिकों का एक गुच्छा बनाकर। अचानक महसूस होता है कि निर्देशिका कुछ नहीं कर सकती हमें प्रदान करें। उत्तरार्द्ध थोड़ा सरल है - कई कैटलॉग फ़िल्टर लागू करते समय विकल्पों की संख्या दिखाते हैं।

हम एक दृष्टिकोण प्रदान करते हैं जो परिष्कृत सॉर्टिंग और रेंज फिल्टर को जोड़ती है। कैटलॉग साइट के लिए, इसका मतलब है कि एक बाहरी ऐड-ऑन के साथ मौजूदा कार्यक्षमता को पूरक करना, जो उपयोगकर्ताओं की प्राथमिकताओं (चयन नियमों के गठन, भंडारण और सफल नियमों के उपयोग) का ख्याल रखता है। भविष्य में, यह "ऑल इन बॉक्स" विकल्प विकसित करने की योजना है, संभवतः नए सिद्धांतों पर आधारित एक डीबीएमएस, लेकिन हम इस लेख में इस पर चर्चा नहीं करेंगे।

ग्रेडिंग से लेकर ग्रेडिंग तक

मल्टीफॉर्मर सॉर्टिंग की उपस्थिति इस तथ्य के कारण है कि उपयोगकर्ता (विशेषज्ञ) द्वारा गठित चयन नियम एक गणितीय nonlinear फ़ंक्शन में "लुढ़का" जा सकता है। इसका मतलब यह है कि इस तरह के फ़ंक्शन की मदद से कैटलॉग के प्रत्येक तत्व का मूल्यांकन किया जा सकता है (कैटलॉग के प्रत्येक तत्व को उपयोगकर्ता की वरीयता के लिए पत्राचार की एक डिग्री सौंपी जाती है)। एक तरफ, इसका मतलब है कि उपयोगकर्ता वरीयता के अनुसार पूरे कैटलॉग को छांटना संभव है (यानी, ताकि पहले आइटम सबसे पसंदीदा हों)। यह उपयोगकर्ता के जीवन को बहुत सरल करता है और ऐसी निर्देशिका साइट में बढ़ती रुचि पर सकारात्मक प्रभाव डालना चाहिए। दूसरी ओर - यह खुद को छांटने के लिए अतिरिक्त ओवरहेड का कारण बनता है, 10-20-50 के आंशिक चयन करने की अनुमति नहीं देता है और इसके पृष्ठ के आगे के तत्व। और यहां हमारे पास मौजूदा डीबीएमएस के लिए कोई सवाल नहीं है। यह ऐतिहासिक रूप से हुआ है - डीबीएमएस को जितनी जल्दी हो सके "टुकड़ा करने योग्य" उपयोगकर्ता के अनुरोध को "हरा" करना आवश्यक है (ताकि उपयोगकर्ता बहुत इंतजार न करे)। लेकिन आइए एक पल के लिए सोचें: और इसलिए नहीं कि इनमें से कई अनुरोध ऐसे हैं जो हमें नहीं मिल सकते हैं जो हम मौजूदा इंटरफ़ेस का उपयोग कर रहे हैं? क्या सर्वर साइड को ऑफलोड करने की इच्छा हमें (उपयोगकर्ता) अधिक से अधिक प्रहार नहीं करती है? हम बेकार अनुरोधों का एक बड़ा प्रतिशत बनाते हैं, लेकिन क्या हम इसके लिए दोषी हैं ... हम उपयोगकर्ताओं को जटिल अनुरोध करने में सक्षम बनाने की पेशकश करते हैं और ईमानदारी से चेतावनी देते हैं कि उन्हें इंतजार करना होगा। हो सकता है कि यह आपको विशेष रूप से पसंद आए: कम क्लिक और अधिक अर्थ = खोज पर ऊर्जा बचाएं और उन्हें विकल्पों के विश्लेषण पर खर्च करें, आदि।

यह प्रदर्शित करने के लिए कि प्रस्तावित विधि कैसे काम करती है, अभ्यास में विसर्जन की आवश्यकता होती है। क्लासिक व्यावहारिक समस्याएं हैं: घर खरीदने की समस्या, कार चुनने की समस्या और कुछ अन्य। वे बड़ी संख्या में विकल्प (कई हजार के क्रम के) और अपेक्षाकृत छोटे (आमतौर पर पांच से दस) संख्या में मूल रूप से, कमजोर रूप से जुड़े हुए, चयन मापदंडों के सामान्य रूप में प्रतिष्ठित होते हैं। इस लेख में हम घर खरीदने की समस्या पर भरोसा करेंगे।

कई रियल एस्टेट कैटलॉग हैं, हमने जाने-माने रियल एस्टेट कैटलॉग का उपयोग किया (कोई निश्चितता नहीं है कि इसका नाम यहां इंगित किया जाना चाहिए - संबंधित लिंक परियोजना वेबसाइट पर पोस्ट किया गया है) पिछले 2018 के मध्य में और इसके आधार पर हमने सेंट में बिक्री विज्ञापनों (द्वितीयक बाजार) के लिए अपार्टमेंट की एक सशर्त कैटलॉग बनाई। पीटर्सबर्ग। यहां कोई व्यक्ति सामग्री के बारे में कैसे लिख सकता है कि पार्सर कैसे लिखा गया था, मशीन में कैटलॉग पृष्ठों के माध्यम से वे "कैसे" चले, उन्हें डाउनलोड किया, विज्ञापन डेटा निकाला और सशर्त कैटलॉग को इकट्ठा करने में उन्हें क्या कठिनाइयों का सामना करना पड़ा, हालांकि, हमारी राय में, यह सामग्री के लिए काफी विशिष्ट है हबर और लेख के प्रकाश में विशेष रुचि का प्रतिनिधित्व नहीं करता है। हम केवल ध्यान दें कि सशर्त निर्देशिका के गठन के एक महीने बाद स्रोत निर्देशिका से चित्र डाउनलोड करना आवश्यक नहीं था, क्योंकि उस समय तक कई विज्ञापन हटा दिए गए थे (बेच / हटा दिए गए / ...), जिसका अर्थ है कि सशर्त निर्देशिका की कई घोषणाएं अब बिना थंबनेल के हैं; (जो गंभीर नहीं है, लेकिन कुछ हद तक कष्टप्रद है)।

सूखे अवशेषों में

आज हम घर खरीदने की समस्या के उदाहरण का उपयोग करके बुनियादी छँटाई क्षमताओं के साथ एक अल्फा परीक्षण संस्करण दिखाने के लिए तैयार हैं। यह प्रस्तुत कार्यक्षमता की मुख्य विशेषताओं पर ध्यान देने योग्य है:

1. सॉर्टिंग क्लाइंट साइड (ब्राउज़र) पर लागू की जाती है।
2. सॉर्टिंग फ़ंक्शन का दूरस्थ गठन निर्देशिका तक पहुंचने के बिना होता है। क्रमबद्ध वस्तुओं के मापदंडों के संभावित मूल्यों की सीमाओं पर केवल सामान्य जानकारी की आवश्यकता है।
3. सॉर्टिंग फ़ंक्शन एक अनाम जेएस फ़ंक्शन (स्ट्रिंग "फ्लाई पर" से गठन का बहुत दुर्लभ मामला है)।
4. WHOLE कैटलॉग को सॉर्ट करना, "कैटलॉग" को EVERY कैटलॉग आइटम के अनाम फ़ंक्शन (धारा 3) के माध्यम से मानता है (अंतर्निहित सॉर्टिंग फ़ंक्शन को ओवरलोड करके कार्यान्वित किया जाता है)।

प्रोजेक्ट वेबसाइट पर एक इंटरैक्टिव टूर आपको सबसे अच्छा बताएगा कि प्रस्तावित कार्यक्षमता का उपयोग कैसे करें।

योजनाओं और संभावनाओं को तत्काल

अल्फा परीक्षण संस्करण (घर खरीदने की समस्या) पर काम के समानांतर, लैपटॉप का एक सशर्त आधार एकत्र किया गया था। मूल उदाहरणों की तुलना में संभावित मापदंडों की संख्या चार्ट से दूर है! इसके अलावा, समस्याएं (उम्मीद के मुताबिक) सामने आई थीं। पहला यह है कि लैपटॉप में घटकों की एक विस्तृत श्रृंखला की उपस्थिति कुछ घोंसले के मूल्यांकन को व्यवस्थित करने के लिए उपयुक्त बनाती है। यह इस तथ्य के कारण है कि प्रोसेसर, वीडियो कार्ड और अन्य महत्वपूर्ण घटक एक-दूसरे के साथ तुलना करना मुश्किल है (जो एक अलग समस्या है), साथ ही साथ यह तथ्य कि यदि आप लैपटॉप मापदंडों के स्तर पर घटक मापदंडों को छोड़ देते हैं, तो उनकी संख्या बहुत बड़ी होगी, और उपयोगकर्ता (विशेषज्ञ) पर्याप्त चयन नियमों का निर्माण करना अत्यंत कठिन होगा। दूसरी समस्या यह है कि कई पैरामीटर मौलिक रूप से संख्यात्मक हैं (उदाहरण के लिए, एक व्यक्तिगत घटक के निर्माता, इसमें लागू प्रौद्योगिकियां, आदि, विधानसभा के देश और अन्य खराब औपचारिक जानकारी का उल्लेख नहीं करने के लिए)।

भविष्य के प्रकाशनों में, यह और अधिक विस्तार से कवर करने की योजना बना रहा है कि इंटरैक्टिव टेस्ट कार्यक्षमता के साथ कॉम्पलेक्स चयन नियम बनाने की प्रक्रिया, कॉम्पलेक्स नियमों के गठन के साथ एक नया परीक्षण संस्करण की योजना बनाएं और / या एक जटिल उदाहरण के रूप में लैपटॉप की एक सशर्त कैटलॉग की शुरुआत करें, और परियोजना के आगे के विकास में आपकी प्रतिक्रिया को भी ध्यान में रखें। आपका ध्यान के लिए धन्यवाद! परियोजना के विचार और परीक्षण (डेमो) संस्करण के पुनश्च रचनात्मक आलोचना का स्वागत है :)

UPD : ऐसा लगता है कि सर्वर कमज़ोर निकला, अगर किसी को "कनेक्शन त्रुटि" मिलती है, तो कृपया थोड़ी देर बाद प्रयास करें (यह पृष्ठ को ताज़ा करने के लिए उचित है) ...

संदर्भ

परियोजना स्थल: mcdm-project.org

संबंधित प्रकाशन:

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