4.8. Особенности метода ОРКЛАСС

Использование метода и компьютерной системы ОРКЛАСС позволило решить важные практические задачи в различных областях, таких как планирование научных исследований [29], построение баз экспертных знаний [6] и другие.

диалог с ЛПР ведется на содержательном языке оценок критериев;

классификация комбинаций оценок строится путем выбора наиболее информативных вопросов;

¦• ответы ЛПР проверяются на непротиворечивость;

-- содержательная формулировка решающего правила может быть использована в качестве объяснения любых решений ЛПР.

Однако применение метода ОРКЛАСС выявило и ряд его недостатков.

Во-первых, вычислительная трудоемкость определения максимально информативных вопросов, зависящая от размерности решаемой задачи, которая определяется мощностью множества всех возможных описаний объектов и числом классов решений. Можно показать, что трудоемкость вычисления максимально информативного объекта равна |У|2М, а трудоемкость распространения по доминированию — \Y\M. Это означает, что при большой размерности задачи, интервал времени между двумя последовательно предъявляемыми эксперту описаниями объектов возрастает до нескольких минут, что делает диалог невозможным.

Во-вторых, далеко не всегда необходимо строить классификацию всех возможных описаний объектов. Во многих задачах число реальных объектов существенно меньше мощности декартова произведения шкал критериев.

В связи с этим были разработаны новые методы, два из которых представлены в следующих главах. Метод Цепной Интерактивной Классификации (ЦИКЛ) построен на иных принципах и значительно более эффективен, чем метод ОРКЛАСС. Метод КЛАссификации Реальных Альтернатив (КЛАРА) ориентирован на задачи со сравнительно небольшим числом заданных альтернатив.