АНАЛИЗ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ ОБЕСПЕЧЕННОСТЬЮ ЛИТЕРАТУРОЙ МЕТОДОМ СААТИ

№58-1,

Технические науки

В статье ставится задача рассмотрения систем для автоматизации управленческой деятельности в учреждениях высшего образования критериальным методом принятия решений Методом Анализа Иерархий.

Похожие материалы

Среди теоретических и практических проблем разработки и проектирования информационных систем особое место занимает проблема объективной оценки выполненных работ каждым участником команды разработчиков информационной системы. В настоящее время существуют метрики для оценки трудоемкости работ, выполненных программистом, ориентированные на анализ программного кода. Тем не менее, решение проблемы оценки трудоемкости и стоимости выполненных работ по проектированию базы данных информационной системы является актуальной задачей.

В настоящее время существует множество информационных технологий, позволяющих предельно облегчить жизнь и помочь в решении проблем, связанных с процессами принятия решений в различных предметных областях [1]. В частности, очень распространены сейчас системы поддержки принятия решений на основе Метода Анализа Иерархий (МАИ). Оценка вариантов решений с использованием МАИ осуществляется как на основе объективной, так и субъективной исходной информации [3].

Данный метод является весьма удачным при принятии решений на основе как формализованных, так и неформализованных факторов, относится к классу критериальных [2]. Метод занимает особое место и имеет широкое распространение и благодаря учёному сообществу активно развивается и по сей день.

Суть МАИ — декомпозиция проблемы на части (элементы), которые оцениваются в шкале МАИ в виде суждений ЛПР (экспертов), а затем, после обработки совокупности суждений методом матричной алгебры, формируются конечные оценки. При этом определяется относительная степень взаимного влияния в иерархии.

Данный метод лёг в основу многих программ, например: «MPRIORITY», «Expert choice», «Анализ иерархий», «Мыслитель» и др.

На основе данного метода выполним анализ проблемы сравнения различных систем автоматизированного планирования учебного процесса:

Критерии:

  • Возможность импорта
  • Формирование отчётов по обеспеченности литературой
  • Поиск по БД по обеспеченности литературой
  • Расчёт обеспеченности литературой
  • Наличие Web-системы

Альтернативы:

  • :Университет ПРОФ
  • Галактика.Университет
  • Планы ВПО
  • ТАНДЕМ.Университет
  • УИС РОССИЯ

Проведем сравнительный анализ данных программных продуктов с точки зрения их применения для решения задачи получения метрик физической схемы базы данных.

В качестве критериев для сравнительного анализа программных продуктов, выберем следующие:

A1 – Возможность импорта;
A2 – Формирование отчётов по обеспеченности литературой;
A3 – Поиск по БД по обеспеченности литературой;
A4 – Расчёт обеспеченности литературой;
A5 – Наличие Web-системы.

Для определения весов критериев воспользуемся аналитической иерархической процедурой Саати. Правила заполнения матрицы парных сравнений представлены в таблице 1.

Xij

Значение

1

i-ый и j-ый критерий примерно равноценны

3

i-ый критерий немного предпочтительнее j-го

5

i-ый критерий предпочтительнее j-го

7

i-ый критерий значительно предпочтительнее j-го

9

i-ый критерий явно предпочтительнее j-го

Таблица 1. Значения коэффициентов матрицы парных сравнений

Матрица парных сравнений, средние геометрические и веса критериев представлены в таблице 2.

А1

Возможность импорта

А2

Формирование отчётов по обеспеченности литературой

А3

Поиск по БД по обеспеченности литературой

А4

Расчёт обеспеченности литературой

А5

Наличие Web-системы

Таблица 2. Матрица парных сравнений, средние геометрические и веса критериев

Диаграмма весовых коэффициентов для критериев A1, A2, A3, A4, A5 представлена на рис. 1

Весовые коэффициенты критериев качества
Рисунок 1. Весовые коэффициенты критериев качества

Выполним проверку матрицы попарных сравнений на непротиворечивость.

Суммы столбцов матрицы парных сравнений:

R_{1}=22,20;\qquad R_{2}=2,40;\qquad R_{3}=18,33;\qquad R_{4}=20,33;\qquad R_{5}=2,40

Путем суммирования произведений сумм столбцов матрицы на весовые коэффициенты альтернатив рассчитывается вспомогательная величина L = 5,345. Индексом согласованности IS=\frac{L-N}{N-1}=0,086.

Величина случайной согласованности для размерности матрицы парных сравнений: SlS = 0,9.

Отношение согласованности OS=\frac{IS}{SlS}=0,096. не превышает 0,2, поэтому уточнение матрицы парных сравнений не требуется.

Используя полученные коэффициенты определим интегральный показатель качества для программных продуктов расчёта метрических характеристик и оценки сложности систем автоматизированного планирования учебного процесса:

  • С:Университет ПРОФ
  • Галактика.Университет
  • Планы ВПО
  • ТАНДЕМ.Университет
  • УИС РОССИЯ

Выберем категориальную шкалу от 0 до 7 (где 0 – качество не удовлетворительно, 7 – предельно достижимый уровень качества на современном этапе) для функциональных возможностей программных продуктов.

Значения весовых коэффициентов соответствующие функциональным возможностям продуктов:

  1. Возможность импорта: a1= 0,06;
  2. Формирование отчётов по обеспеченности литературой: a2= 0,42;
  3. Поиск по БД по обеспеченности литературой: a3= 0,06;
  4. Расчёт обеспеченности литературой: a4= 0,05;
  5. Наличие Web-системы: a5= 0,42;

где \sum a_i=1.

Определим (по введенной шкале) количественные значения функциональных возможностей X_{ij} (таблица 3). Вычислим интегральный показатель качества для каждого программного продукта.

Критерии

Весовые коэффициенты

Программные продукты

Базовые

1С:Университет ПРОФ

Галактика.Университет

Планы ВПО

ТАНДЕМ.Университет

УИС РОССИЯ

Возможность импорта

0,06

9

7

7

5

1

5,8

Формирование отчётов по обеспеченности литературой

0,42

7

7

1

5

5

5

Поиск по БД по обеспеченности литературой

0,06

7

1

5

7

5

5

Расчёт обеспеченности литературой

0,05

1

5

1

5

1

2,6

Наличие Web-системы

0,42

9

7

5

7

1

5,8

Интегральный показатель качества Q

7,6

6,6

3,2

5,9

2,9

5,3

где Q_j=\sum a_i \cdot X_{ij} интегральный показатель качества для j-го программного средства.

Построим лепестковую диаграмму интегрального показателя качества каждого программного продукта (рис. 2).

Лепестковая диаграмма интегральных показателей качества программных продуктов
Рисунок 2. Лепестковая диаграмма интегральных показателей качества программных продуктов

Лепестковая диаграмма значений характеристик качества функциональных возможностей (критериев) представлена на рисунке 3.

Лепестковая диаграмма значений функциональных характеристик
Рисунок 3. Лепестковая диаграмма значений функциональных характеристик

Сравнительный анализ программных продуктов для автоматизированного планирования учебного процесса показал, что только три из пяти рассмотренных программных средств имеют значения интегрального показателя качества, превышающего базовое значение. Одна из таких систем – 1С:Университет ПРОФ (совместная фирмы "1С" и Центра разработки компании "СГУ-Инфоком"). Предлагаемая методика экспертной оценки позволяет определить не только направления дальнейшего совершенствования программного продукта, но и количественно оценить его качество с точки зрения уровня реализуемых функций.

Список литературы

  1. Рыбанов А.А., Макушкина Л.А. Технология определения весовых коэффициентов сложности тем дистанционного курса на основе алгоритма Саати // Открытое и дистанционное образование. 2016. № 1 (61). С. 69-79.
  2. Кондрацкий Д.Е., Рыбанов А.А. Исследование методов и алгоритмов автоматизированной системы оценки альтернативных вариантов методом Т.Саати // NovaInfo.Ru. 2016. Т. 3. № 46. С. 107-116.
  3. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий / пер. с англ. Р.Г. Вачнадзе. — М.: КНОРУС. 2011. — С. 228.