Обоснование установления отношения строгого порядка в задаче ранжирования/выбора альтернатив строительного материала

Оригинальная статья / Original article УДК 519.7

DOI: http://dx.doi.org/10.21285/1814-3520-2018-10-78-91

ОБОСНОВАНИЕ УСТАНОВЛЕНИЯ ОТНОШЕНИЯ СТРОГОГО ПОРЯДКА В ЗАДАЧЕ РАНЖИРОВАНИЯ / ВЫБОРА АЛЬТЕРНАТИВ СТРОИТЕЛЬНОГО МАТЕРИАЛА

© В.А. Харитонов1, Д.Н. Кривогина2

Пермский национальный исследовательский политехнический университет, 614000, Российская Федерация, г. Пермь, Комсомольский просп., 29.

РЕЗЮМЕ. Понятия «ранжирование» и «выбор» тесно связаны между собой. Процесс выбора является завершающей фазой процедуры ранжирования, итогом которой является предпочтительное подмножество альтернатив. Процедура ранжирования представляет собой процесс установления отношения строгого порядка между заданным числом альтернатив. ЦЕЛЬЮ работы является экспериментальное подтверждение гипотезы о том, что преодоление проблемы обеспечения отношения строгого порядка для сложных задач ранжирования/выбора возможно на основе механизации (компьютеризации) ментальной деятельности субъекта выбора посредством декомпозиции проявления исходной интуиции на множестве представленных альтернатив на совокупность частных, более простых, задач. МЕТОДЫ для достижения цели использованы математические и статистические. РЕЗУЛЬТАТЫ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ. Процедура установления отношения строгого порядка представлена по двум аспектам в два этапа. В первом случае осуществляется поэтапное увеличение числа альтернатив при фиксированном числе существенных характеристик. Во втором - пошаговое увеличение числа существенных характеристик при фиксированном числе альтернатив. К процессу установления отношения строгого порядка привлечены респонденты, имеющие различные стратегии выбора, которым предложено первоначально осуществить процедуру ранжирования альтернатив интуитивно, а затем при помощи построения модели предпочтений в программном продукте «Джобс-Декон». ВЫВОДЫ. На конкретных примерах установления отношения строгого порядка между альтернативами, полученных интуитивно и при помощи применения усредненной модели предпочтений, пришли к выводу, что с ростом числа альтернатив человеку становится сложно установить строгий порядок между ними. Программный продукт «Джобс-Декон» позволяет снизить уровень неопределенности между отдельными альтернативами и повысить процент установления отношения строгого порядка.

Ключевые слова: ранжирование, выбор, строгий порядок, строительные материалы, бетон, альтернативы строительных материалов, характеристики строительных материалов.

Информация о статье. Дата поступления 16 июля 2018 г.; дата принятия к печати 28 сентября 2018 г.; дата он-лайн-размещения 31 октября 2018 г.

Формат цитирования. Харитонов В.А., Кривогина Д.Н. Обоснование установления отношения строгого порядка в задаче ранжирования/выбора альтернатив строительного материала // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2018. Т. 22. № 10. С. 78-91. DOI: 10.21285/1814-3520-2018-10-78-91

RATIONALE FOR ESTABLISHING STRICT ORDER RELATIONS IN THE PROBLEM OF RANKING / SELECTING ALTERNATIVES OF CONSTRUCTION MATERIAL

V.A. Kharitonov1, D.N. Krivogina2

12Perm National Research Polytechnic University, 29, Komsomolsky pr., Perm, 614000, Russian Federation

ABSTRACT. The concept of ranking and choice are closely related. The selection process is the final phase of the ranking procedure, the result of which is the preferred subset of alternatives. The ranking procedure is the process of establishing

Харитонов Валерий Алексеевич, доктор технических наук, профессор кафедры строительного инжиниринга и материаловедения, e-mail: cems@pstu.ru

Valery A. Kharitonov, Doctor of technical sciences, Professor of the Department of Construction Engineering and Materials Science, e-mail: cems@pstu.ru

2Кривогина Дарья Николаевна, аспирант, e-mail: krivogina@cems.pstu.ru Daria N. Krivogina, Postgraduate student, e-mail: krivogina@cems.pstu.ru

a strict order relation between a given number of alternatives. The PURPOSE of work is the experimental confirmation of the hypothesis advancing the idea that the problem of providing a strict order relation for complex ranking/selection problems can be overcome on the basis of mechanization (computerization) of the mental activity of the subject of choice via decomposition of original intuition manifestations on the set of presented alternatives into a set of particular, simpler problems. METHODS. The set purpose is achieved through the use of mathematical and statistical methods. RESULTS AND THEIR DISCUSSION. The procedure for establishing a strict order relations is presented by two aspects in two stages. In the first case, the number of alternatives is increased stage-by-stage under the fixed number of essential characteristics. In the second case, there is a step-by-step increase in the number of essential characteristics under the fixed number of alternatives. The process of establishing a strict order relationship involved the respondents with different choice strategies, who were offered to initiate the alternative ranking procedure first intuitively, and then by constructing a model of preferences in Decon Jobs software product. CONCLUSIONS. The specific examples of establishing the strict order relations between the alternatives obtained intuitively and using the averaged preference model allowed to conclude that the growth in the number of alternatives complicates a person to establish a strict order between them. The software product Decon Jobs allows to reduce the level of uncertainty between individual alternatives and to increase the percentage of establishing a strict order relation.

Keywords: ranking, choice, strict order, building materials, concrete, alternatives to building materials, characteristics of building materials

Information about the article. Received July 16, 2018; accepted for publication September 28, 2018; available online October 31, 2018.

For citation. Kharitonov V.A., Krivogina D.N. Rationale for establishing strict order relations in the problem of ranking / selecting alternatives of construction material. Vestnik Irkutskogo gosudarstvennogo tehnicheskogo universiteta = Proceedings of Irkutsk State Technical University. 2018, vol. 22, no. 10, pp. 78-91. DOI: 10.21285/1814-3520-2018-10-7891.

Введение

Любая деятельность человека, например, выбор технологического процесса производства строительных материалов (ТПП СМ) упирается в необходимость решения задач ранжирования/выбора. Понятия ранжирование/выбор тесно связаны между собой. В этом сложном составном понятии (ранжирование/выбор) процесс выбора является завершающей фазой, итогом которой является предпочтительное подмножество альтернатив. Однако постановка задачи выбора может быть осуществлена только после окончания процедуры ранжирования представляемого множества альтернатив (рис. 1) с установлением на нем строгого порядка (1).

Xi ^ X2 ^ Хз ^ X4

2

20

30

40

4

50

X, у. е.

3

Рис. 1. Установление строгого порядка на множестве альтернатив

Отношение нестрогого порядка > % — % > между альтернативами предполагает неразличимость субъектом выбора отдельных альтернатив —друг от друга. При поста-

новке задачи выбора это тождество делает невозможным обоснованное решение задачи выбора между тождественными альтернативами х1, X , и осознанный выбор заменяется волюнтаристическим назначением лучшего варианта альтернативы [1-5]. Отсюда можно сделать вывод о том, что нарушение отношения строгого порядка между альтернативами делает невозможным обоснование выбора, превращая его в игру случая (процедура выбора происходит случайным образом) или в объект манипулирования результатами выбора. Подобные нежелательные ситуации возникают, когда при решении данного класса задач используется интуиция человека в рамках ее природных возможностей (рис. 2 а), а сложность задачи ранжирования/выбора достаточно велика по показателям: мощности множества альтернатив и многофакторности каждого элемента из этого множества.

Актуальность обеспечения отношения строгого порядка на заданном множестве альтернатив

Можно выдвинуть некоторую актуальную для данного класса задач гипотезу, подлежащую экспериментальному подтверждению, о том, что преодоление проблемы обеспечения отношения строгого порядка для сложных задач ранжирования/выбора возможно на основе механизации (компьютеризации) ментальной деятельности субъекта выбора [6-14] посредством декомпозиции проявления исходной интуиции на множестве представленных альтернатив на совокупность частных, более простых задач. В этом случае интуиция человека раскрывается в полной мере, снижая риск проявления отношения нестрогого порядка на множество альтернатив. Процесс механизации, таким образом, становится процессом моделирования поведения человека в задачах ранжирования/выбора, который целесообразно осуществлять на полном множестве представления альтернатив с целью получения эффекта искусственного интеллекта. Такое предложение реализуется субъективной постановкой обобщенной задачи выбора на виртуальном, достаточно широком множестве альтернатив [4]. Тогда полученный программный продукт становится полезным средством решения задач ранжирования/выбора на любом представляемом подмножестве альтернатив без непосредственного участия субъекта выбора практически при том же самом результате. Отстранение субъекта выбора от участия в выборе придает последнему свойство неманипулируемости (рис. 2 Ь), чрезвычайно важному для прикладных задач.

a b

Рис. 2. Сложившаяся (а) и неманипулируемая (b) система решения задач выбора на представленном множестве альтернатив Fig. 2. Existing (a) and non-manipulated (b) system of solving selection problems on the given set of alternatives

Примеры процедур установления отношения строгого порядка между альтернативами строительного материала

Более подробно рассмотрим процедуру установления отношения строгого порядка по двум аспектам в два этапа:

- поэтапное увеличение числа альтернатив при фиксированном числе существенных характеристик;

- пошаговое увеличение числа существенных характеристик при фиксированном числе альтернатив.

К процессу установления отношения строгого порядка привлечем респондентов, предложив им первоначально осуществить процедуру ранжирования альтернатив интуитивно, а затем при помощи построения модели предпочтений в программном продукте «Джобс-Декон». В основе данного программного продукта лежит алгоритмическое обеспечение решения задач ранжирования и выбора, в котором помимо линейных сверток реализовано известное положение о целесообразности соединения «креативности и технологичности» [3].

Осуществим процедуру ранжирования строительного материала для изготовления плиты перекрытия. Респондентам, состоящим из 12 человек, предложено проранжировать множество имеющихся групп альтернатив, состоящих из 3, 5 и 8 единиц. Известно, что все качественные показатели альтернатив строительных материалов входят в область нормативных требований, которые предъявляются к характеристикам готовых изделий (прочность, плотность, морозостойкость и т.д.), предназначенных для строительства объекта недвижимости. И респондента интересует только цена приобретения. В табл. 1 представлено три множества альтернатив строительных материалов из бетона и соответствующая цена каждой альтернативе из представленных множеств.

Таблица 1

Множество альтернатив m строительных материалов из бетона

Table 1

_Multiple alternatives m of building materials made of concrete_

Количество альтернатив m Вариант теста

Альтернативы, xp тыс. руб.

m = 3 x = 4800, x = 5400, xn = 5700 p1 p2 p3

m = 5 x = 4600, x = 5000, x = 5200, xn = 5500, x. = 5600 p1 ' p2 ' p3 ' p4 ' p5

|m| = 8 xp = 4600, xft = 4800, xp = 4900, xft = 5100, xft = 5300, x = 5700, x = 5900, xn = 6100 p6 p7 p8

По отношению к цене предполагаются различные стратегии выбора, присущие респондентам [2], в соответствии с которыми они осуществляют процедуру ранжирования. На первом шаге ранжирование осуществляется интуитивно.

Экономичное поведение. Респондентов интересует только цена «подешевле». Субъектом выбора интуитивно определяется пороговая цена за продукцию из полного множества представленных альтернатив и производится ранжирование материала по наименьшей цене. Исходное множество т примет ранжированный вид для респондента с экономичным

поведением для трех альтернатив: т1р э={хд ^ хРг ^ хРг } Распространив данную методику на представленные множества альтернатив \т2\ и |т3|, получим следующие отношения:

^ = |х У X У X У X У X Г, т, =)Х У х У х У х У х У х У х У X Г.

'2 р. э (.-^А ЛР2 Рз Р 4 Р5>' 13 р. э ЛР2 Рз Р4 Р5 Рб Р? Р«>

Доверительное поведение. В данном случае респонденты полностью полагаются на цену, руководствуясь предположением: чем выше цена, тем выше качественные характеристики материала. Он производит ранжирование, выставляя на первое место самый дорогой материал, при этом подразумевая некий запас качественных показателей продукции:

т, = I х У х У х Г, т 0 = | х У х,, У х У х У х Г,

1 р.д I Рз Р2 Р\ >' 2р.э ГР5 ЛР4 Рз Р2 Р1>'

т, = |х У х У х У х У х „ У х У х У х Г.

3 р. э 1ЛР8 Р? Рб Р5 Р 4 Рз Р2 Р1 )

Рациональное поведение. В данном случае респонденты придерживаются правила «золотой середины» в ценовой категории материала. По их мнению, материалы со средней ценой за единицу продукции являются наиболее оптимальными касательно отношения качества и цены. Для множества \тг\ золотой серединой является среднеарифметическое число

4600 + 5200 + 5700 _ х =-= 5300. Тогда исходное множество примет ранжированный вид, где

Р средняя ^

наиболее предпочтительные варианты характеризуются близостью к «золотой середине»

т, = I х„ У х У х Г.

1 р. р V Р2 Рз Р1 >

Применимо к множеству альтернатив |т2| получим среднее арифметическое число,

4800 + 5000 + 5200 + 5500 + 5600 __ , ,

равное х =-= 5220, а для множества ш.\ -

Рсредняя ^ I з I

4600 + 4800 + 4900 + 5100 + 5з00 + 5700 + 5900 + 6100 __ _ х =-= 5з00. Соответственно ранжиР средняя ^

рованные ряды данных множеств альтернатив примут вид:

т^ = IX У X У X У X У X Г и

2 р. р (,ЛРз ЛР2 Р 4 Р 5 Р1 >

т = М„ У х„ У х = х„ У х„ У хп У хп У х Г.

зр. р \ Р5 Р4 Рз Р6 Р2 Р7 Р1 Р8 '

Далее, предложим респондентам воспользоваться программным продуктом «Джобс-Де-кон» и осуществить процедуру ранжирования альтернатив строительных материалов на основе построения модели предпочтений. Данные предпочтения базируются на построенных функциях приведения [7]. Функции приведения позволяют физические значения выбранной характеристики материала перевести в квалимитрическое пространство, в котором возможна процедура комплексного оценивания альтернатив.

Каждому из респондентов предложено построить свою, в соответствии с присущим ему типом поведения, функцию приведения.

В табл. 2 представлены основные квалиметрические значения параметров характеристик материала. В соответствии с методикой субъектно-ориентированного управления (СОУ) дискретные значения которых интерпретируются следующим образом: 1 - «неудовлетворительно», 2 - «удовлетворительно», 3 - «хорошо» и 4 - «отлично».

На основе построенных респондентами функций приведения строится средняя универсальная функция приведения ФП (рис. 3) [1].

После построения средней универсальной функции приведения сравниваются результаты ранжирования, полученные интуитивно каждым типом респондентов, с результатами, полученными на основе процедуры усреднения их модели предпочтений ФП (табл. 3).

Таблица 2

Основные квалиметрические значения параметров характеристик материала из бетона, необходимые для построения функций приведения

Table 2

Basic qualimetric values of concrete material characteristic parameters required

for reduction function construction

Тип поведения Квалиметрические значения параметров характеристик

1 2 3 4

Экономичный 6500 5790 5115 4500

Доверительный 4500 5208 5900 4500

Рациональный 4500 4868 5053 5321

6500 6160 5957 5600

Промежуточный 4500 4863 5080 5375

6500 6050 5800 5607

Функция приведения для характеристики объектов

Очистить график

4 3 уж"'

2 1 g

4500 46S1.9 4863.8 5045.7 5227.6 5409.5 5591.4 5773.3 5955.2 6137.1 650*

Рис. 3. Построение универсальной функции приведения для характеристики «цена» Fig. 3. Construction of the universal reduction function for the characteristic of price

Процедура сравнения осуществляется при помощи определения коэффициента ранжирования для каждого ранжированного ряда, построенного респондентами. Коэффициент ранжирования рассчитывается по формуле (2):

K

{х- II

{XI

где

IXI

- количество отношений строгого порядка,

IXI - общее количество отношений

между альтернативами.

В результате сравнения результатов (рис. 4), полученных интуитивно, и при помощи применения усредненной модели предпочтений ФП, пришли к выводу, что с ростом числа альтернатив человеку становится сложно установить строгий порядок между ними (рис. 4). Программный продукт «Джобс-Декон» позволяет снизить уровень неопределенности между отдельными альтернативами и повысить процент установления отношения строгого порядка.

Таблица 3

Результаты ранжирования альтернатив респондентами и вычисление среднего показателя

Table 3

Results of respondents' alternative ranking and calculation of the average indicator

Тип поведения Результаты ранжирования

Множество альтернатив m

Экономичное поведение m = )X„ Ух„ yX i 1 р. э 1 Pi P2 P3 )

Доверительное поведение m Л= )X„ y X y X J iр. д 1 P3 P2 Pi }

Рациональное поведение m iр.р = {XP2 У XP3 У XPi }

Средний показатель m iр.э = {Xp2 У XP3 У XPi }

Множество альтернатив |m2|

Экономичное поведение m0 = ïX уX УX УX УX i 1 2р.э Pi P2 P3 P4 P5 )

Доверительное поведение m9 =1X уX.УX УX УX i 2 р. э 1 P5 p4 P3 P2 Pi )

Рациональное поведение m 2р.р = |XP3 У XP2 У XP4 У XP5 У XPi }

Средний показатель m 2р.э = [Xp3 У XP2 У XP5 У XPi У XP4 }

Множество альтернатив |m3|

Экономичное поведение m, = |X У X y I y X y I y I y X y X } 3р.э l Pi P2 P3 P4 P5 P6 P7 Po )

Доверительное поведение m * =)X„ У x„ У X y X y X . y X y x y x } 3р. э V Po P7 P6 P5 P4 P3 P2 Pi }

Рациональное поведение m, = ix y X y X = X y X y X y X y X } 3р. р V P5 P4 P3 P6 P2 P7 Pi Po }

Средний показатель m, =1x У X У X y X y X y X y X y X Л 3р.э (. p? P4 p6 P2 Pi P5 Po P3 '

Теперь, на том же примере выбора материала для изготовления плиты перекрытия, рассмотрим процедуру ранжирования фиксированного числа альтернатив строительного материала при пошаговом увеличении числа их существенных характеристик [8, 9, 12]. Основные характеристики строительного материала из бетона представлены прочностью при сжатии (МПа), плотностью (кг*с/см3), морозостойкостью (цикл), водонепроницаемостью (коэф.) и ценой (руб.) [10-14].

Респонденту предложим осуществить процедуру установления строгого порядка на пяти альтернативах, характеристики материала которых представлены в табл. 4.

На первом шаге респондент, аналогично предыдущему эксперименту, ранжирует характеристики альтернатив строительных материалов интуитивно, а затем данная процедура проводится при помощи программного продукта «Джобс-Декон». Эксперимент проводится несколько раз, при этом каждый раз увеличивается число значимых характеристик материала, а число альтернатив остается неизменным. Первоначально респондент осуществляет ранжирование альтернатив по двум, затем трем, четырем и, наконец, пяти известным характеристикам

3 5 8

Рис. 4. Сравнение результатов ранжирования трех, пяти и восьми альтернатив интуитивным способом и при помощи программного продукта «Джобс-Декон» Fig. 4. Comparison of ranking results of three, five and eight alternatives by the intuitive method and by Decon

Jobs software product

Таблица 4

Характеристики альтернатив строительных материалов из бетона

Table 4

_Characteristics of alternatives for concrete building materials_

Альтернативы Прочность при сжатии, МПа Плотность, кг*с/см3 Морозостойкость, цикл Водонепроницаемость, коэфф. Цена, руб.

1 23 2241 202 4 4600

2 25 2315 175 6 5000

3 27 2363 178 7 5200

4 29 2294 222 5 5500

5 30 2250 225 7 5700

строительного материала, интуитивно определяя порядковый номер каждой альтернативы в ранжированном ряду. Затем процедура ранжирования проводится в программной среде «Джобс-Декона», респондентами поочередно выстраиваются функции приведения для всех востребованных характеристик материала, определяются взвешенные коэффициенты для данных характеристик и находятся комплексные оценки альтернатив, в соответствии с которыми определяются порядковые номера альтернатив в ранжированном ряду.

Более подробно рассмотрим процесс установления порядкового номера при ранжировании пяти альтернатив по двум характеристикам (табл. 5) при помощи механизма комплексного оценивания «Джобс-Декон».

Первоначально респондент на основе своих предпочтений строит функции приведения для заданных характеристик (рис. 5), выражая свои предпочтения относительно качественных характеристик строительного материала.

Таблица 5

Ранжирование альтернатив по двум характеристикам интуитивным способом и при помощи механизма комплексного оценивания «Джобс-Декон»

Table 5

Ranking of alternatives for two characteristics by the intuitive method _and by Decon Jobs integrated estimation tool_

Множество альтернатив, m Цена, руб. Прочность при сжатии, МПа Порядковый № в интуитивном ранжированном ряду Порядковый № в ранжированном ряду по «Джобс-Декон»

1 4600 23 V V

2 5000 25 IV IV

3 5200 27 II III

4 5500 29 I I

5 5700 30 III II

m ит={4 у 3 У 5 У 2 У 1} m ж ={4 У 5 У 3 У 2 У1} К = 2 К эфф. = ^

Цена, руб.

Прочность, Мпа

Рис. 5. Построение функций приведения к характеристикам материала: цена и прочность Fig. 5. Construction of functions reducing to material characteristics: price and durability

Затем осуществляет процедуру нахождения взвешенных коэффициентов, предварительно определив наиболее значимую характеристику из представленных двух (рис. 6).

Рис. 6. Определение взвешенных коэффициентов характеристик строительного материала Fig. 6. Determination of weighted coefficients of building material characteristics

Затем в программный продукт заносятся физические показатели характеристик материала альтернатив и определяются их комплексные оценки. По данным комплексным оценкам осуществляется процедура ранжирования (рис. 7).

Аналогично проранжируем альтернативы по трем (табл. 6), четырем (табл. 7) и пяти (табл. 8) характеристикам строительного материала.

Рис. 7. Процедура определения комплексных оценок альтернатив строительных материалов Fig. 7. Procedure for determining comprehensive estimates of building material alternatives

Таблица 6

Ранжирование альтернатив по трем характеристикам интуитивным способом и при помощи механизма комплексного оценивания «Джобс-Декон»

Table 6

Ranking of alternatives for three characteristics by the intuitive method

and by Decon Jobs integrated estimat ion tool

Множество альтернатив, m Цена, руб. Прочность при сжатии, МПа Плотность, кг*с/см3 Порядковый № в интуитивном ранжированном ряду Порядковый № в ранжированном ряду по «Джобс-Де-кон»

1 4600 23 2241 IV V

2 5000 25 2315 III IV

3 5200 27 2363 II III

4 5500 29 2294 I I

5 5700 30 2250 II II

m ит={4 У 3 = 5 У 2 У 1} m ж ={4 У 5 У 3 У 2 У 1} К = з К эфф. = Ç.

Затем осуществим процедуру сравнения результатов, полученных интуитивным способом и при помощи моделей предпочтений в «Джобс-Декон», рис. 8.

Сравнив результаты (рис. 2), мы пришли к выводу, что респондент не способен ранжировать материал правильно, руководствуясь только интуицией в случаях сложности задач выбора по параметрам многоальтернативности, многофакторности исходных данных и чувствительности к их динамике, а также в условиях опасности манипулирования результатами со сто-

роны внешней среды. Механизм «Джобс-Декон» является механизмом нового поколения, позволяющим сократить путь между интуитивным пониманием задачи ранжирования и выбора и представлением ее решения в информационной среде за счет отказа от вербального описания работы интуиции в данном классе задач [3].

Таблица 7

Ранжирование альтернатив по четырем характеристикам интуитивным способом и при помощи механизма комплексного оценивания «Джобс-Декон»

Table 7

Ranking of alternatives for four characteristics by the intuitive method and by Decon Jobs in_tegrated estimation tool_

Множество альтернатив m Цена, руб. Прочность при сжатии, МПа Плотность, кг*с/см3 Морозостойкость, цикл Порядковый № в интуитивном ранжированном ряду Порядковый № в ранжированном ряду по «Джобс-Де-кон»

1 4600 2S 2241 202 III IV

2 5000 25 2S15 175 IV V

S 5200 27 2S6S 178 III III

4 5500 29 2294 222 I I

б 5700 SO 2250 225 II II

m um-{4 ^ J ^ 3-1 ^ 2} m дж -{4 ^ 5 ^ 3 ^ 1 ^ 2} K - 3 K эфф. - 5

Таблица 8

Ранжирование альтернатив по пяти характеристикам интуитивным

способом и при помощи механизма комплексного оценивания «Джобс-Декон»

Table 8

Ranking of alternatives for five characteristics by the intuitive method and by Decon Jobs integrated estimation tool

Множество альтернатив, m Цена, руб. Прочность при сжатии, МПа Плотность, кг*с/см3 Морозостойкость, цикл Водонепроницаемость, коэфф. Порядковый № в интуитивном ранжированном ряду Порядковый № в ранжированном ряду по «Джобс-Декон»

1 4600 2S 2241 202 4 IV IV

2 5000 25 2S15 175 6 IV II

S 5200 27 2S6S 178 7 III II

4 5500 29 2294 222 5 I I

5 5700 S0 2250 225 7 II I

m - инт {4 ^ 5 ^ 3> 1 - 2}

m Дж= -{4 - 5 > 3> 2 > 1}

K 2 кэфф. - 5

i +

о

2

3

4

5

количество характеристик

ранжирование с " Джобе - Декон " интуитивное ранжирование

Рис. 8. Сравнение результатов интуитивного выбора строительных матриалов с моделью предпочтений субъекта в программе «Джобс-Декон» Fig. 8. Comparison of building material intuitive choice results and a model of subject preferences in Decon

Jobs program

Выводы

Нарушение отношения строгого порядка между альтернативами делает невозможным решение задачи выбора. Преодолеть эту проблему предлагается за счет расширения для субъекта выбора области определения корректных задач ранжирования/выбора, обеспеченных гарантированным выполнением отношения строгого порядка на основе механизации его ментальной деятельности помощи механизма комплексного оценивания, основанного на линейной свертке и известном положении Стива Джобса о целесообразности «соединения креативности и технологичности». По сравнению с интуитивным выбором представленный механизм позволяет сократить путь между интуитивным пониманием задачи выбора и представлением ее решения в информационной среде за счет отказа от вербального описания работы интуиции в данном классе задач, тем самым сокращает риски установления нестрогого порядка между альтернативами.

Библиографический список

1. Бурков В.Н., Искаков М.Б., Коргин Н.А. Применение обобщенных медианных схем для построения неманипули-руемых механизмов многокритериальной активной экспертизы // Проблемы управления. 2008. № 4. С. 38-47.

2. Ильин И.В. Поведение потребителей. Санкт-Петербург: Питер, 2000. 224 с.

3. Кривогина Д.Н., Сафонов Н.И., Харитонов В.А., Вычегжанин А.В., Гревцев А.М. Инструментальные средства «соединения креативности и технологичности» в задачах субъектноориентированного управления [Электронный ресурс] // Интернет-журнал «Управление экономическими системами». 2017. URL: http://uecs.ru/instrumentalniimetodyekonomiki.pdf (дата обращения: 13.07.2018).

4. Кривогина Д.Н., Харитонов В.А., Алексеев А.О. Парадигма инженерной поддержки технологий субъектно-ориен-тированного управления [Электронный ресурс] // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2015. № 112 (08). URL: https://cyb erleninka.ru/arti cle/n/paradigma-inzhenernoy-podderzhki-tehnologiy-subektno-orientirovannogo-upravleniya. pdf (дата обращения: 13.07.2018).

5. Мухина М.К. Изучение стиля жизни потребителей и сегментирование рынка на основе психографических типов [Электронный ресурс] // Журнал «Маркетинг в России и за рубежом». 2000. Т. 3. URL: http://www.mavriz.rU/articles/2000/3/262.html (дата обращения: 23.06.2018).

6. Мыльников Л.А. Поддержка принятия решений при управлении инновационными проектами. Пермь: Изд-во Пермского гос. техн. ун-та, 2010. 245 с.

7. Подиновский В.В. Введение в теорию важности критериев в многокритериальных задачах принятия решений. М.: Физматлит, 2007. 64 с.

8. Федосов С.В., Грузинцева Н.А., Лыскова М.А., Гусев Б.Н., Никитина Т.Ю., Никифорова Н.Е. Методика оценки оптимального ассортимента предприятия по производству геотекстильных строительных материалов // Известия высших учебных заведений. Строительство. 2015. С. 49-55.

9. Фейгенбаум А., Гличев А.В. Контроль качества продукции. М.: Экономика, 1986. 471 с.

10. Al-Hammad A.-M., Hassanain M.A., Juaim M.N. Evaluation and selection of curtain wall systems for medium-high rise building construction (2014). Structural Survey, 32 (4). P. 299-314. DOI: 10.1108/SS-10-2013-0035.

11. Kono J., Ostermeyer Y., Wallbaum H. Trade-offbetween the social and environmental performance of green concrete: The case of 6 countries. Sustainability (Switzerland), 2018. 10 (7). 2309. DOI: 10.3390/su10072309.

12. Lauven L.-P., Karschin I., Geldermann J. Simultaneously optimizing the capacity and configuration of biorefineries (2018). Computers and Industrial Engineering. 2018. Vol. 124. Р. 12-23. DOI: 10.1016/j.cie.2018.07.014.

13. Mos B., Dworjanyn S.A., Mamo L.T., Kelaher B.P. Building global change resilience: Concrete has the potential to ameliorate the negative effects of climate-driven ocean change on a newly-settled calcifying invertebrate (2019). Science of the Total Environment. 2018. Vol. 646. Р. 1349-1358. DOI: 10.1016/j.scitotenv.2018.07.379.

14. Rohden A.B., Garcez M.R. Increasing the sustainability potential of a reinforced concrete building through design strategies: Case study (2018). Case Studies in Construction Materials, 9. P. e00174. DOI: 10.1016/j.cscm.2018.e00174.

References

1. Burkov V.N., Iskakov M.B., Korgin N.A. Use of generalized median schemes for the construction of non-manipulative mechanisms of multicriteria active examination. Problemy upravleniya [Control Sciences], 2008, no. 4, рр. 38-47.

2. Il'in I.V. Povedenie potrebitelej [Consumer behavior.]. Saint-Petersburg: Piter Publ., 2000, 224 р.

3. Krivogina D.N., Safonov N.I., Haritonov V.A., Vychegzhanin A.V., Grevcev A.M. Instrumental'nye sredstva «soedineniya kreativnostii tekhnologichnosti» vzadachah sub"ektnoorientirovannogo upravleniya [Tools "connecting creativity and man-ufacturability" in the problems of subject-oriented management]. Internet-zhurnal «Upravlenie ekonomicheskimi siste-mami» [Management of Economic Systems]. 2017. URL: http://uecs.ru/instrumentalniimetodyekonomiki.pdf (accessed 13 July 2018).

4. Krivogina D.N., Haritonov V.A., Alekseev A.O. Paradigma inzhenernoj podderzhki tekhnologij sub"ektno-orientirovan-nogo upravleniya [Engineering support paradigm of subject-oriented control technologies]. Politematicheskij setevoj el-ektronnyj nauchnyj zhurnal Kubanskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta [Polythematic online scientific journal of Kuban State Agrarian University], 2015, no. 112 (08). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/paradigma-inzhenernoy-pod-derzhki-tehnologiy-subektno-orientirovannogo-upravleniya. (accessed 13 July 2018).

5. Muhina M.K. Izuchenie stilya zhizni potrebitelej i segmentirovanie rynka na osnove psihograficheskih tipov [Study of consumer lifestyle and psychographic type-based market segmentation]. Zhurnal «Marketing v Rossii i za rubezhom» [Journal of Marketing in Russia and Abroad]. 2000, vol. 3. URL: http://www.mavriz.ru/articles/2000/3/262.html (accessed 13 July 2018).

6. Myl'nikov L.A. Podderzhka prinyatiya reshenij pri upravlenii innovacionnymi proektami [Decision support in innovative project management]. Perm': Perm state technical University Publ., 2010, 245 p.

7. Podinovskij V.V. Vvedenie v teoriyu vazhnosti kriteriev v mnogokriterial'nyh zadachah prinyatiya reshenij [Introduction to the theory of criteria importance in multi-criteria decision-making problems]. Moscow: Fizmatlit Publ., 2007, 64 р.

8. Fedosov S.V., Gruzinceva N.A., Lyskova M.A., Gusev B.N., Nikitina T.Yu., Nikiforova N.E. Estimation procedure to determine the optimal range of products for construction geotextiles material enterprises. Izvestiya vysshih uchebnyh zavedenij. Stroitel'stvo [News of higher educational institutions. Construction], 2015, рр. 49-55.

9. Fejgenbaum A., Glichev A.V. Kontrol' kachestva produkcii [Control of product quality]. Moscow: Ekonomika Publ., 1986, 471 р.

10. Al-Hammad A.-M., Hassanain M.A., Juaim M.N. Evaluation and selection of curtain wall systems for medium-high rise building construction (2014). Structural Survey, 32 (4), рр. 299-314. DOI: 10.1108/SS-10-2013-0035.

11. Kono J., Ostermeyer Y., Wallbaum H. Trade-off between the social and environmental performance of green concrete: The case of 6 countries. Sustainability (Switzerland), 2018. 10 (7). 2309. DOI: 10.3390/su10072309.

12. Lauven L.-P., Karschin I., Geldermann J. Simultaneously optimizing the capacity and configuration of biorefineries (2018) Computers and Industrial Engineering. 2018, vol. 124, рр. 12-23. DOI: 10.1016/j.cie.2018.07.014.

13. Mos B., Dworjanyn S.A., Mamo L.T., Kelaher B.P. Building global change resilience: Concrete has the potential to ameliorate the negative effects of climate-driven ocean change on a newly-settled calcifying invertebrate (2019). Science of the Total Environment. 2018, vol. 646, рр. 1349-1358. DOI: 10.1016/j.scitotenv.2018.07.379.

14. Rohden A.B., Garcez M.R. Increasing the sustainability potential of a reinforced con-crete building through design strategies: Case study (2018). Case Studies in Construction Materials, 9, p. e00174. DOI: 10.1016/j.cscm.2018.e00174.

Критерии авторства

Харитонов В.А., Кривогина Д.Н. совместно провели научный эксперимент, подготовили рукопись и заявляют о равном участии в получении и оформлении научных результатов, несут ответственность за плагиат.

Authorship criteria

Kharitonov V.A., Krivogina D.N. together conducted a scientific experiment, prepared the manuscript and declare equal participation in obtaining and formalization of scientific results. They bear equal responsibility for plagiarism.

Конфликт интересов

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Conflict of interests

The authors declare that there is no conflict of interests regarding the publication of this article.