@ARTICLE{26583204_269673867_2019, 
	author = {Э. А. Бабкин and А. В. Демидовский}, 
	keywords = {, лингвистическое принятие решений, многокритериальный выбор, мета-решения, мультиагентные системы, нечеткая логика, слабоструктурированные проблемысистемы поддержки принятия решений},
	title = {<p class="text">Разработка распределенной лингвистической системы поддержки принятия решений</p>},
	journal = {Бизнес-информатика},
	year = {2019},
	number = {1 Vol.13},
	pages = {18-32},
	url = {https://bijournal.hse.ru/2019--1 Vol.13/269673867.html},
	publisher = {},
	abstract = {&nbsp; &nbsp; &nbsp; В данной работе предлагается новый подход к многокритериальному принятию решений на основе лингвистической информации, полученной от группы автономных экспертов. Данный подход позволяет лучше анализировать и быстрее находить решения для слабоструктурированных проблем, характеризующихся большим количеством факторов и неопределенностью контекста. Одним из ключевых элементов предлагаемой методологии является иерархия абстракций, предложенная Дж.&nbsp;ван&nbsp;Гигом и используемая для определения различных уровней, на которых находятся альтернативные решения и критерии для их оценивания. Интеграция этой иерархии позволяет всецело проанализировать проблемную ситуацию. Поэтому данный подход был назван многоуровневым многоатрибутным лингвистическим методом принятия решений (multi-level multi-attribute linguistic decision making, ML-MA-LDM).&nbsp; &nbsp; &nbsp; Предлагаемый подход включает методологию, представляющую собой набор шагов, и математическую модель. Кроме того, представлен метод автоматического распределения весов экспертов в зависимости от уровня их уверенности в данной оценке. Данный оригинальный подход поддерживает работу как с качественными, так и с количественными оценками на протяжении всего процесса принятия решения по различным уровням абстракции. Наконец, демонстрируется прототип мультиагентной экспертной системы для решения слабоструктурированных проблем с учетом большого числа различных аспектов и неопределенности контекста. Данный прототип играет роль инструмента для конкурентного анализа и для целей верификации предложенной методологии.&nbsp; &nbsp; &nbsp; Основные свойства подхода и прототипа продемонстрированы на примере решения конфликтной ситуации в области стратегического управления. Также были выделены преимущества, недостатки и направления развития предложенной методологии.},
	annote = {&nbsp; &nbsp; &nbsp; В данной работе предлагается новый подход к многокритериальному принятию решений на основе лингвистической информации, полученной от группы автономных экспертов. Данный подход позволяет лучше анализировать и быстрее находить решения для слабоструктурированных проблем, характеризующихся большим количеством факторов и неопределенностью контекста. Одним из ключевых элементов предлагаемой методологии является иерархия абстракций, предложенная Дж.&nbsp;ван&nbsp;Гигом и используемая для определения различных уровней, на которых находятся альтернативные решения и критерии для их оценивания. Интеграция этой иерархии позволяет всецело проанализировать проблемную ситуацию. Поэтому данный подход был назван многоуровневым многоатрибутным лингвистическим методом принятия решений (multi-level multi-attribute linguistic decision making, ML-MA-LDM).&nbsp; &nbsp; &nbsp; Предлагаемый подход включает методологию, представляющую собой набор шагов, и математическую модель. Кроме того, представлен метод автоматического распределения весов экспертов в зависимости от уровня их уверенности в данной оценке. Данный оригинальный подход поддерживает работу как с качественными, так и с количественными оценками на протяжении всего процесса принятия решения по различным уровням абстракции. Наконец, демонстрируется прототип мультиагентной экспертной системы для решения слабоструктурированных проблем с учетом большого числа различных аспектов и неопределенности контекста. Данный прототип играет роль инструмента для конкурентного анализа и для целей верификации предложенной методологии.&nbsp; &nbsp; &nbsp; Основные свойства подхода и прототипа продемонстрированы на примере решения конфликтной ситуации в области стратегического управления. Также были выделены преимущества, недостатки и направления развития предложенной методологии.}
}