A new approach to assessing the biases of decisions based on multiple attribute decision making methods

Abstract

The emerging more sophisticated computer hardware and software provide the users in various areas of activities with ample opportunity to use various computer-aided systems. One type of these systems includes decision support systems based on the use of multiple attribute decision making methods. In designing such systems, the question arises, which of MADM methods is more efficient and should be used in evaluating taking into account that the best alternatives yielded by these methods often differ. A great number of researchers are trying to answer these and other similar questions. However, they usually arrive at the same conclusion that the considered methods are based on different principles, but the best (or most efficient) MADM method can hardly be found. Therefore, the authors of the present paper offer a method of evaluating the reliability of decisions, obtained by using MADM methods and their biases, taking into account the biases of the initial data pertaining to the problem solved and basic principles of various multiple attribute decision making methods applied.

Tobulėjanti kompiuterinė technika bei programinė įranga, suteikia daugiau galimybių vartotojui daugelyje veikos sričių naudoti įvairias kompiuterines sistemas. Vienas iš tokių sistemų tipų – sprendimo paramos sistemos, naudojančios daugiakriterius sprendimo priėmimo metodus. Projektuojant tokias sistemas, iškyla klausimų: kurį daugiakriterį sprendimo priėmimo metodą taikyti sistemoje, atsižvelgiant į tai, jog kartais atskirų metodų rezultatai dėl optimalios alternatyvos nesutampa?, kuris sprendimo priėmimo metodas yra geresnis? Į šiuos ir panašius klausimus bando atsakyti daugelis mokslininkų, bet dažniausiai prieina prie vienos išvados: kiekvienas metodas turi savų prielaidų, o geriausio metodo nėra, todėl šiame darbe autoriai siūlo metodą, kurį taikant būtų galima įvertinti daugiakriterio sprendimo patikimumą skaičiuojant rezultato paklaidas uždavinio pradinių duomenų ir taikomų daugiatikslių sprendimo priėmimo metodų prielaidų atžvilgiu.