Резюме. 
Теория принятия решений. 
Том 2

Для повышения эффективности принятия решений в сложных ситуациях, когда полные и детальные модели чересчур громоздки, на практике зачастую применяют эвристические методы, позволяющие достаточно быстро получить вполне приемлемые результаты с меньшими затратами (по сравнению с более точными алгоритмами). В числе самых широко распространенных эвристических процедур — целевое программирование и метод анализа иерархий (МАИ).

В основе целевого программирования лежит стремление выбрать в качестве наилучшего решения тот вектор, который в критериальном пространстве расположен ближе всех остальных допустимых векторов к некоторому «идеальному» вектору или же к целому множеству «идеальных» векторов. Строгое определение близости базируется на понятии метрики, которая может быть введена различными способами — в частности, как Евклидова, Чебышевская (равномерная) метрика или Манхэттенское расстояние. При минимизации Евклидовой метрики задача поиска минимума решается хорошо изученным методом наименьших квадратов. На практике чаще всего применяется Манхэттенское расстояние. В этом случае при условии линейности критериев и ограничений, задающих целевое множество, проблема сводится к задаче линейного программирования с дополнительными балансовыми переменными.

МАИ — подтвержденный практикой метод расстановки приоритетов путем обработки экспертных оценок, в числе преимуществ которого можно выделить следующие.

• • Парность сравнений: при формировании матрицы парных сравнений эксперту нет необходимости постоянно держать в поле зрения и сопоставлять все альтернативы, что позволяет всякий раз сконцентрировать внимание на конкретном сопоставлении двух отдельных альтернатив. Как следствие, от МАИ можно ожидать более точных результатов.
• • Изменение числа альтернатив приводит лишь к добавлению или вычеркиванию строк и столбцов матрицы парных сравнений с сохранением результатов прежних экспертных оценок и с минимальным уточнением последующего алгоритма обработки матрицы.
• • Наличие 10-балльной вербально-числовой шкалы, позволяющей сравнивать элементы, показатели которых могут быть как количественными, таки качественными величинами.
• • Встроенный критерий качества работы эксперта. Наличие в МАИ такой характеристики, как отношение согласованности, очень удобно, особенно при создании расчетного программного комплекса.

Основной недостаток МАИ — его некорректность как с позиций строгой формальной математики, так и с точки зрения теории измерений. Учитывая это, использовать МАИ надо аккуратно, лишь в пределах области применения и контролируя погрешность и возможные ошибки.