Экспресс – метод формирования представительной экспертной коалиции на основе расширенной корреляционной матрицы

Цель. Целью исследования является разработка эффективного экспрессметода по формированию представительной экспертной коалиции на основе анализа корреляционных связей между мнениями экспертов.

Метод. Предлагается использовать расширенную корреляционную матрицу, которая учитывает не только силу корреляционной связи между выставленными оценками экспертов, но и среднее значение оценок по всему множеству высококвалифицированных специалистов. Данная матрица позволит учесть разнообразие мнений и предпочтений высококвалифицированных специалистов, а также обеспечит высокую степень представительности в принятии коллективных решений.

Результат. Верификация полученных результатов осуществлена на примере опросов сотрудников полиции в отношении нарушителей систем безопасности. Значительный объем различных вычислений определяет реализацию разработанного численного метода с использованием ЭВМ. Данный экспресс – метод является полезным инструментом для быстрого и эффективного формирования представительных экспертных коалиций и принятия решений на основе мнений большого числа высококвалифицированных специалистов.

Вывод. Предложенный метод может быть применим в различных научно-технических областях, таких как экспертные системы, многокритериальное принятие решений, оценка рисков и других ситуациях, где требуется объединение мнений большого числа экспертов.

1. Загорская, А. В Применение методов экспертной оценки в научном исследовании. Необходимое количество экспертов. / А. В. Загорская, А. А. Лапидус // Строительное производство. – 2020 – №3 – С. 21-34.

2. Duda, R. O. Expert systems Research / R. O. Duda. – N. Y.: Science – 1983. – 261 p.

3. Haocheng, T. A brief history and technical review of the expert system research / T. Haocheng // IOP Conf. Series: Materials Science and Engineering. – 2017. – № 242. 012111.

4. Рупосов, В.Л. Методы определения количества экспертов / В. Л. Рупосов // Вестник Иркутского государственного технического университета. – 2015. – № 3(98). – С. 286-292.

5. Oravec, J. A. Expert systems and knowledge-based engineering (1984-1991): implications for instructional systems research / J. A. Oravec // International Journal of Designs for learning. – 2014. – № 5. – Т. 2. – С. 66-75.

6. Avolio, G. Applications of advanced data analysis and expert system technologies in the atlas trigger – daq controls framework / G. Avolio, A.C. Radu, A. Kazarov, G. Lehmann Miotto, L. Magnoni // Journal of Physics: Conference Series. – 2012. – Т. 396 (1). – P.

7. Постников, В.М. Анализ подходов к формированию состава экспертной группы, ориентированной на подготовку и принятие решений / В. М. Постников // Наука и образование: научное издание МГТУ им. Н.Э. Баумана. – 2012. – № 5. – С. 23.

8. Moore, R. L. Expert systems in Real-Time Applications Experience and Opportunities, Expert systems Applications in Advanced Control / R. L. Moore. // Proceeding the Seventeenth Annual Advanced Control Conference – West Japan, 1999. – P. 555-558.

9. Старцев, А.В. Модели согласования экспертных оценок в процедурах группового выбора: дис.....канд. техн. наук: 05.13.01 / А.В. Старцев. – Воронеж, 2004.- 122 с.

10. Angeli, C. Diagnostic Expert Systems: From Expert’s Knowledge to Real-Time Systems / С. Angeli // Advanced Knowledge Based Systems: Model, Applications & Research. – 2010. – № 1. – P. 50-73.

11. Mingers, J. Expert systems experiments with rule induction /J. Mingers // Journal of the Operational Research Society. – 1987. – Vol. 38. – P. 39-47.

12. Bramer, M. A. A Survey and Critical Review of Expert Systems (Michie D., ed) / M. A. Bramer. – London, New York: Gordon and Breach, 1982.

13. Мельников, А.В. Метод формирования коалиций экспертов в рамках решения задачи экспертизы альтернатив со слабоформализуемыми критериями / Мельников А.В., Щербакова И.В., Жилин Р.А. // Актуальные проблемы прикладной математики, информатики и механики // Сборник трудов Международной научной конференции. ФГБОУ ВО «Воронежский государственный университет». 2020. С. 968-975.

14. Akhlyustin, S. B. Prediction of the integrated indicator of quality of a new object under the conditions of multicollinearity of reference data / S. B. Akhlyustin, A. V. Melnikov, R. A. Zhilin. Bulletin of the South Ural State University. Series: Mathematical Modelling, Programming and Computer Software. – 2020. – Т. 13. – № 4. – P. 66-80.

15. Melnikov, A. V. Method of forming expert coalitions in the context of solving the expertise problem of alternatives with weakly formalized criteria / A. V. Melnikov, I. V. Shcherbakova, R. A. Zhilin // J. Phys.: Conf. Ser. 2020 1479012071.

16. Конобеевских, В.В. Статистические методы экспертных систем оценки качества радиотехнических приборов уголовно-исполнительной системы [Текст]: дис.....канд. техн. наук: 05.13.18: защищена 22.09.2006 / Конобеевских Владимир Валерьевич. – Воронеж, 2006. – 182 с.

17. Навоев, В.В. Экспертно-статистический метод оценки характеристик информационно-измерительных систем [Текст]: дис....канд. техн. наук: 05.13.18: защищена 23.12.2003 / Навоев Виктор Владимирович. – Воронеж, 2003. – 164 с.

18. Кирюхин, С. М. Экспертные методы при оценке качества тканей / С. М. Кирюхин, С. В. Плеханова // Дизайн и технологии. – 2019. – № 71(113). – С. 63-70.

19. Жилин, Р.А. К вопросу о классификации нарушителей безопасности охраняемых объектов / Р.А. Жилин, И.В. Щербакова // Охрана, безопасность, связь, 2019. – № 4-2 (4). – С. 115-120.

20. Жилин, Р.А. Особенности использования программы для формирования высокосогласованных групп экспертов на основе численного метода предварительной экспертизы / Р. А. Жилин. // Вестник Воронежского института ФСИН России. – 2022. – № 1. – С. 40–45.

21. Жилин, Р.А. Численный метод оценки необходимости использования альтернативных коалиций при анализе интегральных показателей опасности нарушителей в сфере физической защиты объектов / Р. А. Жилин, А. В. Мельников, И. В. Щербакова. // Вестник Воронежского института ФСИН России. – 2020. – № 3 – С. 45–52.