intechnguВестник НГУ. Серия: Информационные технологииVestnik NSU. Series: Information Technologies1818-79002410-0420НГУ10.25205/1818-7900-2023-21-1-32-45intechngu-221Research ArticleСтатьиПрограммная система визуализации и проверки согласованности оценочных знаний экспертовSoftware System for Visualization and Checking the Consistency of Experts’ Evaluative KnowledgeМалаеваЕ. Д.MalaevaE. D.

Елена Дмитриевна Малаева, студент

Новосибирск

Elena D. Malaeva, student

Novosibirsk

e.malaeva@g.nsu.ruЯхъяеваГ. Э.YakhyaevaG. E.

Гульнара Эркиновна Яхъяева, кандидат физико-математических наук, доцент

кафедра общей информатики

Новосибирск

Gulnara E. Yakhyaeva, Candidate of Physical and Mathematical Sciences, Associate Professor

Department of General Informatics

Novosibirsk

g.iakhiaeva@g.nsu.ruНовосибирский государственный университетРоссияNovosibirsk State UniversityRussian Federation2023280820232113245Copyright © Малаева Е.Д., Яхъяева Г.Э., 20232023Малаева Е.Д., Яхъяева Г.Э.Malaeva E.D., Yakhyaeva G.E.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://intechngu.elpub.ru/jour/article/view/221

   Экспертные оценки применяются повсеместно и при решении широкого диапазона задач. При этом зачастую возникает проблема несогласованности множества экспертных оценок. В данной работе предложен алгоритм проверки оценочных экспертных знаний на согласованность. В результате работы алгоритма мы не только получаем ответ о том, являются ли данные согласованными или нет, но также и визуализируем исходные данные в виде дерева. В случае если введенные экспертные оценки не согласованы, на построенном дереве «подсвечиваются» ребра, в которых возникает несогласованность. Алгоритм также предлагает два альтернативных способа разрешения несогласованности оценок. В статье описывается программная система, разработанная на основе данного алгоритма.

   Expert evaluations are used everywhere and in solving a wide range of problems, but often there is a problem of inconsistency in the set of expert evaluations. In this paper, we propose an algorithm for checking the evaluative expert knowledge for consistency. As a result of the algorithm, we not only get an answer about whether the data is consistent or not, but also visualize the original data in the form of a tree. If the introduced expert evaluations are inconsistent, the constructed tree “highlights” the edges in which there is an inconsistency. The algorithm also offers two alternative ways of resolving evaluation inconsistencies. The article describes a software system developed on the basis of this algorithm.

экспертные оценкисубъективная вероятностьсогласованное означиваниенечеткая модельexpert evaluationssubjective probabilityconsistent attributionfuzzy modelReferencesГуцыкова С. Метод экспертных оценок. Теория и практика. М.: Институт психологии РАН, 2011. 144 с.Gutsykova S. Method of expert evaluations. Theory and practice. Moscow: Institute of Psychology RAS, 2011. (in Russ.)Palchunov D. E., Tishkovsky D. E., Tishkovskaya S. V., Yakhyaeva G. E. Combining logical and statistical rule reasoning and verification for medical applications. 2017 International Multi-Conference on Engineering, Computer and Information Sciences (SIBIRCON), Novosibirsk, Russia, 2017, p. 309-313. DOI: 10.1109/SIBIRCON.2017.8109895.Palchunov D. E., Tishkovsky D. E., Tishkovskaya S. V., Yakhyaeva G. E. Combining logical and statistical rule reasoning and verification for medical applications. 2017 International Multi-Conference on Engineering, Computer and Information Sciences (SIBIRCON), Novosibirsk, Russia, 2017, p. 309-313. DOI: 10.1109/SIBIRCON.2017.8109895.Данелян Т. Я. Формальные методы экспертных оценок // Статистика и экономика. 2015. № 1. С. 183-187. DOI: 10.21686/2500-3925-2015-1-183-187.Danelyan T. Y. Formal methods of expert estimations // Statistics and Economics. 2015. No. 1. Pp. 183–187 (in Russ.) DOI: 10.21686/2500-3925-2015-1-183-187Бурцева Т. А., Зуева И. А. Направления совершенствования методик мониторинга реализации стратегий развития регионов в условиях цифровой информационной среды // Вестник Московского университета имени С. Ю. Витте. Серия 1: Экономика и управление. 2018. Т. 27, № 4. С. 43-50. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=36961402&ysclid=llupce77vy754071911.Burtseva T. A., Zueva I. A. Directions of perfection of methods of monitoring the implementation of development strategies of regions in terms of digital information // Vestnik Moskovskogo universiteta imeni S. Yu. Vitte. Seriya 1: Ekonomika i upravlenie. 2018. Vol. 27, no. 4. Pp. 43–50. (in Russ.) URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=36961402&ysclid=llupce77vy754071911.Волковская В. М., Захаров В. В. Метод коллективной генерации идей // Инновационные процессы в сфере информационных технологий и современного образования в регионах России : сб. научн. ст. по материалам Всероссийской научно-практической конференции, Ставрополь, 16–17 ноября 2020 года / Ставрополь: АГРУС, 2020. С. 85–89.Volkovskaya V. M., Zakharov V. V. Method of collective idea generation // Innovatsionnye protsessy v sfere informatsionnykh tekhnologii i sovremennogo obrazovaniya v regionakh Rossii : sbornik nauchnykh statei po materialam Vserossiiskoi nauchno-prakticheskoi konferentsii. Stavropol, November 16–17, 2020. Pp. 85–89. (in Russ.)Стончюте К. Э., Гурбо А. А., Пузыревская А. А. Методы экспертных оценок: Метод Дельфи // Научное знание современности. 2021. Т. 53, № 5. С. 16–19.Stonchyute K. E., Gurbo A. A., Puzyrevskaya A. A. Methods of expert evaluations: Delphi method // Scientific knowledge of modernity. 2021. Vol. 53, no. 5. Pp. 16–19. (in Russ.)Датенко В. И. Применение ориентированных графов при прогнозировании исходов в многокомпонентных задачах // Прикладные информационные системы в технологиях наземного транспорта (машиностроение) : материалы Всероссийской научно-практической конференции с международным участием, Таганрог, 20–21 декабря 2018 года / Таганрог: ЭльДирект, 2019. С. 47–50.Datenko V. I. Oriented graphs application for the prediction of the outcomes in multicomponent task // Prikladnye informatsionnye sistemy v tekhnologiyakh nazemnogo transporta (mashinostroenie) : materialy Vserossiiskoi nauchno-prakticheskoi konferentsii s mezhdunarodnym uchastiem, Taganrog, December 20–21, 2018. Pp. 47–50. (in Russ.)Евстигнеева Е. О., Новикова И. В. Метод экспертных оценок в прогнозировании // Проблемы и перспективы развития экспериментальной науки : сб. ст. Международной научно-практической конференции, Новосибирск, 28 ноября 2019 года / Уфа: OMEGA SCIENCE, 2019. С. 72–74.Evstigneeva E. O., Novikova I. V. The method of expert evaluations in forecasting // Problemy i perspektivy razvitiya eksperimental’noi nauki : sbornik statei Mezhdunarodnoi nauchno-prakticheskoi konferentsii, Novosibirsk, November 28, 2019. Pp. 72–74. (in Russ.)Цугунян А. М., Кваско М. А. Методы принятия стратегических решений на микро- и макроуровнях // Современная мировая экономика: проблемы и перспективы в эпоху развития цифровых технологий и биотехнологии : сб. научн. ст. Международной научной конференции, Москва, 29–31 марта 2019 года / М.: КОНВЕРТ, 2019. С. 53–55.Tsugunyan A. M., Kvasko M. A. Methods for making strategic decisions at the micro and macro levels // Sovremennaya mirovaya ekonomika: problemy i perspektivy v epokhu razvitiya tsifrovykh tekhnologii i biotekhnologii : sbornik nauchnykh statei mezhdunarodnoi nauchnoi konferentsii, Moscow, March 29–31, 2019. Pp. 53–55. (in Russ.)Козенко И. А. Использование экспертных оценок при определении потребительских предпочтений // Актуальные вопросы современной экономики. 2018. № 9. С. 287–296.Kozenko I. A. The use of expert evaluations in determining consumer preferences // Actual issues of the modern economy. 2018. No. 9. Pp. 287–296. (in Russ.)Демина Л. М., Дивина Т. В. Исследование потребительских предпочтений на основе экспертных оценок : учеб.-методич. пособие. М.: МГИУ, 2012. 56 с.Demina L. M., Divina T. V. Research of consumer preferences based on expert evaluations. Mocow: MSIU, 2012. (in Russ.)Дивина Т. В., Петракова Е. А., Вишневский М. С. Основные методы анализа экспертных оценок // Экономика и бизнес: теория и практика. 2019. № 7. С. 42–44. DOI: 10.24411/2411-0450-2019-11072Divina T. V., Petrakova E. A., Vishnevsky M. S. Basic methods of analysis of expert assessments // Economy and business: theory and practice. 2019. No. 7. Pp. 42–44. (in Russ.) DOI: 10.24411/2411-0450-2019-11072Дулесов А. С., Семенова М. Ю. Субъективная вероятность в определении меры неопределенности состояния объекта // Фундаментальные исследования. 2012. № 3. С. 81–86.Dulesov A. S., Semyonova M. Y. Subject probability in measure detection of object state uncertainty // Fundamental’nye issledovaniya. 2012. No. 3. Pp. 81–86. (in Russ.)Яхъяева Г. Э., Пальчунова О. Д. Нечеткие модели как формализация оценочных знаний экспертов // Двадцатая национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием, КИИ-2022: Труды конференции. В 2-х т., Москва, 21–23 декабря 2022 года / М.: Национальный исследовательский университет «МЭИ», 2022. С. 97–109.Yakhyaeva G. E., Palchunova O. D. Fuzzy models as a formalization of evaluative knowledge // Dvadtsataya Natsional’naya konferentsiya po iskusstvennomu intellektu s mezhdunarodnym uchastiem, KII-2022 : Trudy konferentsii. Moscow, December 21-23, 2022. Pp. 97–109. (in Russ.)Yakhyaeva G. Method for Verifying the Logical Correctness of Experts’ Evaluative Knowledge. 2022 IEEE International Multi-Conference on Engineering, Computer and Information Sciences (SIBIRCON), Yekaterinburg, Russian Federation, 2022, p. 850–854.Yakhyaeva G. Method for Verifying the Logical Correctness of Experts’ Evaluative Knowledge. 2022 IEEE International Multi-Conference on Engineering, Computer and Information Sciences (SIBIRCON), Yekaterinburg, Russian Federation, 2022, p. 850–854.Пальчунов Д. Е., Яхъяева Г. Э. Нечеткие алгебраические системы // Вестник НГУ. Серия: Математика, механика, информатика. 2010. Т. 10, № 3. C. 76–93.Palchunov D. E., Yakhyaeva G. E. Fuzzy algebraic systems // Vestnik NSU. Series: Mathematics, mechanics, computer science. 2010. Vol. 10, no. 3. Pp. 76–93. (in Russ.)Ильин В. А., Ким Г. Д. Линейная алгебра и аналитическая геометрия. М.: Проспект, 2007. 400 с.Il’in V. A., Kim G. D. Linear Algebra and Analytic Geometry. Moscow: Prospekt, 2007. (in Russ.)Yakhyaeva G., Skokova V. Subjective Expert Evaluations in the Model-Theoretic Representation of Object Domain Knowledge. Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 2021, p. 152–165.Yakhyaeva G., Skokova V. Subjective Expert Evaluations in the Model-Theoretic Representation of Object Domain Knowledge. Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 2021, p. 152–165.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.