Выбор программного обеспечения для реализации подсистемы.

В данном курсовом проекте необходимо разработать пользовательский интерфейс для заполнения электронных форм документов, используемых в бизнес-процессе. Для разработки пользовательского интерфейса подсистемы целесообразно использовать соответствующие CASE-средства или СУБД. Анализ рынка CASE-средств выполняется с целью выбора CASE-средства, максимально удовлетворяющего потребностям организации. Потребности организации в CASE-средствах должны соразмеряться с реальной ситуацией на рынке и собственными возможностями разработки.

Для обоснованного выбора средства проектирования пользовательского интерфейса применяется метод анализа иерархий.

Метод анализа иерархий применяется при необходимости принятия решения по выбору одного объекта из нескольких альтернатив. При этом необходимым условием применения этого метода является наличие общих характеристик совокупности сравниваемых объектов. Естественно, что значения этих характеристик для каждого из сравниваемых объектов будут различными. Эти характеристики служат в конечном итоге критериями выбора наилучшей альтернативы.

Метод состоит в декомпозиции проблемы выбора на все более простые составляющие части и дальнейшей обработке последовательности суждений по парным сравнениям (рис. 7).

Рисунок 7. – Схема метода анализа иерархий.

В наиболее элементарном виде иерархия строится с вершины (цели), через промежуточные уровни (характеристики или критерии) к самому низкому уровню (сравниваемые объекты или альтернативы).

В данном случае целью является выбор наиболее подходящего CASE-средства, критериями служат характеристики CASE-средств (приведены в табл. 2), в качестве альтернатив выступают сами CASE-средства, близкие по классу[3].

Таблица 2.

Критерии, применяемые для оценки CASE-средств

Критерий	Определение
Минимум трудоемкости создания ПО	Количество человеко-месяцев, затрачиваемых на создание ПО с использованием CASE-средств
Максимум продуктивности	Объем работы (измеряемый в количестве строк кода или функциональных точек), приходящийся на единицу трудоемкости (человеко-месяц) при использовании данного CASE-средства
Максимум качества создаваемого ПО	Количество дефектов в рабочих продуктах при использовании данного CASE-средства
Возврат инвестиций	(Доход от использования ПО - Затраты на создание и сопровождение ПО) / (Затраты на создание и сопровождение ПО)

 

Продолжение табл. 2

Критерий	Определение
Минимум затрат на сопровождение ПО	Отношение стоимости сопровождения ПО при использовании данного CASE-средства к совокупным затратам на CASE-средства в организации
Минимум времени внедрения CASE-средства	Временной интервал от начала внедрения CASE-средства до выхода на безубыточный уровень (начало возврата инвестиций в CASE-средство)
Минимум затрат на внедрение CASE-средства	Суммарная стоимость приобретения, обучения и сопровождения CASE-средства
Минимальный срок окупаемости затрат на внедрение CASE-средства	Временной интервал от начала внедрения CASE-средства до полной окупаемости затрат на его внедрение

 

После иерархического воспроизведения проблемы возникает необходимость установления приоритетов критериев и оценки каждой из альтернатив по проранжированным критериям. При определении численных предпочтений используется заданная шкала предпочтений одного сравниваемого объекта другому (табл. 3). В данном случае под объектами понимаются критерии и альтернативы.

Таблица 3.

Шкала предпочтений объектов по методу анализа иерархий.

Степень превосходства	Определение
	Объекты не сравнимы
	Объекты одинаково важны
	Умеренное превосходство одного над другим
	Существенное превосходство одного над другим
	Значительное превосходство одного над другим
	Абсолютное превосходство одного над другим
2,4,6,8	Промежуточные значения степени превосходства

В методе анализа иерархий сначала сравниваются попарно критерии для определения их приоритетов, поскольку на конечный выбор альтернативы критерии влияют по-разному в зависимости от их значимости. Затем аналогичным образом сравниваются и альтернативы по отношению к каждому из критериев.

Для получения экспертных оценок значимости критериев строится матрица с перечнем объектов сравнения. Эксперт должен попарно сравнить критерии по отношению к поставленной цели и заполнить предложенную матрицу парных сравнений (табл. 4).

Таблица 4.

Матрица парных сравнений критериев

	Критерий 1	...	Критерий j	...	Критерий N
Критерий 1		...	а1j	...	а1n
...	...	...	...	...	...
Критерий i	а i1	...	аij	...	аin
...	...	...	...	...	...
Критерий N	а n1	...	аnj	...

 

При этом ячейки матрицы заполняются значениями шкалы предпочтений (табл. 3) следующим образом: если при сравнении i-го критерия с j-м критерием получено а_ij=b (где b – важность), то при сравнении j-го критерия c i-м критерием получаем а_ji=1/b, т.е., если а_ji=3, то а_ij=1/3. Таким образом, данная матрица является диагональной и обратно симметричной.

Для каждой такой матрицы ищется вектор значений критериев y₁,..., y_n по формуле:

, (1)

Далее этот вектор нормализуется:

, (2)

где y _iн - нормализованный коэффициент значимости, показывающий вклад каждого критерия в достижение цели.

Здесь необходимо отметить следующее. Из линейной алгебры известно, что у положительно определенной, обратно симметричной матрицы, имеющей ранг, равный 1, максимальное собственное число равно размерности этой матрицы (т.е. n). При проведении сравнений в реальной ситуации вычисленное максимальное собственное число матрицы λ_max будет отличаться от соответствующего собственного числа для идеальной матрицы. Это различие характеризует рассогласованность реальной матрицы и степень доверия к полученным результатам. Чем больше это отличие, тем меньше доверие. В данном методе используется индекс согласованности (ИС), который дает информацию о степени нарушения согласованности.

Индекс согласованности вычисляется по формуле:

(3)

где (4)

где (5)

 

Вместе с матрицей парных сравнений мы имеем меру оценки степени отклонения от согласованности. Если такие отклонения превышают установленные пределы, то тому, кто проводит суждения, следует перепроверить их в матрице.

Далее эта величина сравнивается с той, которая получилась бы при случайном выборе количественных суждений из нашей шкалы, и образовании обратно симметричной матрицы. Значения случайной согласованности (СС) для идеальных матриц разного размера приведены в таблице 5.

Таблица 5.

Значения случайной согласованности для матриц разного размера.

Размер матрицы
СС			0,58	0,9	1,12	1,24	1,32	1,41	1,45	1,49

 

Отношение согласованности (ОС), дающее представление о верности сделанных суждений, вычисляется по формуле:

ОС = ИС/СС (6)

При этом, если:

ОС ≤ 0,1 матрица, безусловно, согласованна;

0,1<ОС ≤ 0,2 согласованность матрицы приемлема;

ОС > 0,2 согласованность матрицы не приемлема. Если матрица согласована, следовательно, веса критериев соответствуют нормализованному вектору приоритетов (2). Это значит, что каждый критерий влияет на выбор того или иного CASE-средства с указанным весом.

Теперь необходимо провести аналогичное попарное сравнение альтернатив по каждому критерию в отдельности. Для этого для каждого критерия нужно заполнить матрицу альтернатив (табл. 6):

 

Таблица 6.

Матрица парных сравнений альтернатив по i-му критерию

	Альтерн. 1	...	Альтерн. j	...	Альтерн. M
Альтернатива 1		...	а1j	...	а1m
...	...	...	...	...	...
Альтернатива i	а i1	...	аij	...	аim
...	...	...	...	...	...
Альтернатива M	а m1	...	аmj	...

Для ранжирования альтернатив по i-му критерию и проверки согласованности матриц следует провести вычисления по формулам (1)-(6). В результате для каждого i-го критерия будет получен нормализованный вектор приоритетов альтернатив x_1iн, …, х_miн.

Заключительным этапом выбора оптимального CASE-средства является определение глобального приоритета альтернатив с учетом весов всех критериев. Для этого необходимо заполнить таблицу 7.

Таблица 7.

Определение глобальных приоритетов альтернатив.

	Критерий 1	Критерий 2	…	Критерий j	…	Критерий N
Нормализ. вектор приоритетов критериев	y1н	y2н	…	yjн	…	ynн
Альтерн. 1	x11н	x12н	…	x1jн	…	x1nн
Альтерн. 2	x21н	x22н	…	x2jн	…	x2nн
…	…	…	…	…	…	…
Альтерн. M	xm1н	xm2н	…	xmjн	…	xmnн

 

Глобальный приоритет для каждой альтернативы вычисляется как сумма произведений соответствующих значений нормализованного вектора приоритетов для критерия и значения нормализованного вектора приоритетов этой альтернативы в отношении данного критерия по формуле:

(7)

Наилучшим CASE-средством будет считаться альтернатива с максимальным значением глобального приоритета.