To delo je na voljo pod pogoji slovenske licence Creative Commons 2.5:

priznanje avtorstva - nekomercialno - deljenje pod enakimi pogoji.

Celotna licenca je na voljo na spletu na naslovu http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/si/. V skladu s to licenco je dovoljeno vsakemu uporabniku delo razmnoževati, distribuirati, javno priobčevati, dajati v najem in tudi predelovati, vendar samo v nekomercialne namene in ob pogoju, da navede avtorja oziroma avtorje in izdajatelja tega dela. Če uporabnik delo predela, kar pomeni, da ga spremeni, preoblikuje, prevede ali uporabi to delo v svojem delu, lahko predelavo dela ponudi na voljo le pod pogoji, ki so enaki pogojem iz te licence oziroma pod enako licenco.

Najprej moramo določiti, kaj je sploh odločitveni problem: kaj je predmet odločanja. Natančno moramo opredeliti, kakšne cilje želimo z odločitvijo doseči.

Problem moramo temeljito preučiti, da ga čim bolj spoznamo, saj bomo tako lažje zgradili ustrezen odločitveni model. Pri tem si pomagamo z raznimi viri.

Pomembno je določiti, kdo je lastnik odločitvenega problema, kdo za odločitev odgovarja in koga odločitev neposredno zadeva. Od vrste, obsega in zapletenosti odločitvenega problema je odvisno, ali je smiselno vključiti v odločitveno skupino eksperte, tehnologa znanja ali predstavnike tiste skupine ljudi, na katere odločitev vpliva.

Variante ocenjujemo na osnovi kriterijev (parametrov, atributov), ki jih določimo glede na zastavljeni cilj. Bolj nadrobno ko poznamo problem, lažje določimo kriterije.

V tej fazi odločanja sestavimo spisek kriterijev, po katerih bomo ocenjevali variante.

Smiselno je, da so kriteriji merljivi, tako si olajšamo delo in omogočimo operativnost.

Upoštevati je treba načelo polnosti: pomembno je, da se prepričamo, da nismo spregledali kriterijev, ki pomembno vplivajo na odločitev.

Ugodno je doseči ortogonalnost in neredundatnost kriterijev (kriteriji naj se po možnosti ne prekrivajo, ker bi v tem primeru isti kriterij imel na odločitev večkratni vpliv ali bi se vsebinsko ponavljal).

Včasih je smiselno, da vključimo v določanje kriterijev celotno odločitveno skupino.

Iz spiska kriterijev zgradimo drevesno strukturo vsebinsko združenih kriterijev, ki predstavlja ustrezni miselni vzorec. Zaradi človekovih sposobnosti hkratnega razmišljanja o kombinacijah različnih kriterijev ni smiselno združevati več kot tri kriterije.

Kriterije struktuiramo iz več razlogov:

• zaradi preglednosti nad odločitvenim modelom in s tem tudi nad odločitvenim znanjem,
• zato da združimo kriterije, ki so vsebinsko povezani, in s tem dosežemo, da smiselno vplivajo na odločitev,
• zato da lažje določamo odločitvena pravila, s tem pa dosežemo tudi razumljivo razlago končne odločitve.

Vsakemu od kriterijev določimo vrednosti, ki jih lahko zavzame. Če je le mogoče, uporabimo naravne vrednosti kriterijev. Torej take kot jih običajno uporabljamo na področju, kamor spada kriterij.

Pri gradnji odločitvenega modela upoštevamo, da pri listih določimo le toliko različnih vrednosti posameznega parametra, da lahko razlikujemo bistvene razlike med variantami. Ko gremo višje po drevesu, naj število vrednosti za posamezni (združeni) kriterij postopoma raste, kar je pomembno zavoljo občutljivosti modela. Tako na primer pogosto uporabimo na listih tri možne vrednosti, višje pa štiri ali pet.

Za posamezne liste – osnovne parametre – določimo vrednost pri opisu variant. Funkcija koristnosti pa določa vpliv podrednih kriterijev na vrednost nadrednega kriterija.

Ko določamo funkcijo koristnosti za nadredne kriterije, je pomembno ugotoviti, kateri osnovni kriteriji so pomembnejši od drugih. Ugotoviti pa je treba tudi, ali v modelu morda ne nastopajo izločilni kriteriji.

Funkcijo koristnosti lahko v splošnem izrazimo:

• analitično, kot na primer z uteženo vsoto,
• točkovno (z odločitvenimi pravili za posamezne vrednosti) v obliki tabel za vsak izpeljan kriterij po točkah po principu če-potem.

Pri gradnji odločitvenega modela s pomočjo elektronske preglednice določamo funkcijo koristnosti z uporabo uteži, pri gradnji odločitvenega modela s pomočjo programa DEXi pa z utežimi ali pa funkcijo koristnosti podamo po točkah, ko oblikujemo pravila v ustreznih tabelah.

Pri določanju funkcije koristnosti uporabljamo preferenčno znanje odločevalcev.

To pa je odvisno ne le od znanj, ki ga ima odločevalec o določeni domeni znanja, ampak tudi od njegovih vrednot in njegovega statusa.

Variante opišemo z vrednostmi po kriterijih. Do vrednosti pridemo po natančni preučitvi posamezne variante.

Pri tem moramo biti pozorni:

• na zanesljivost virov informacij o posamezni varianti,
• na čim večjo popolnost podatkov.

Končno oceno variant dobimo po vrednotenju variant na osnovi njihovega opisa po parametrih na listih odločitvenega drevesa.

Program vrednoti od listov proti korenu drevesa kriterijev v skladu:

• s strukturo drevesa
• z definirano funkcijo koristnosti.

Vrednost, ki jo na ta način dobimo v korenu drevesa, predstavlja končno oceno variante.

Varianta z najvišjo oceno je praviloma najboljša. Vrednotenje lahko uporabimo tudi za razvrščanje variant glede na rezultat, ki ga da funkcija koristnosti.

Z analizo variant ugotavljamo razloge za rezultate vrednotenja. Najboljšo varianto primerjamo z nekaj najbolje ocenjenimi preostalimi variantami.

Pri analizi si poskušamo odgovoriti na vprašanja:

• Zakaj je končna ocena takšna, kot je?
• Kateri kriteriji so najbolj prispevali k takšni oceni?
• Je v skladu s pričakovanji ali odstopa in zakaj?
• Katere so bistvene prednosti in pomanjkljivosti posameznih variant?
• Ali so vrednosti kriterijev in uporabljene funkcije koristnosti ustrezni?
• Kakšna je občutljivost odločitve: kako spremembe vrednosti kriterijev vplivajo na končno oceno?
• Ali je mogoče in kako variante izboljšati?
• Katere spremembe povzročijo bistveno poslabšanje ocen variant?
• V čem se variante bistveno razlikujejo med seboj?

Če ugotovimo, da se da posamezne parametre neke variante izboljšati, je smiselno pri ponovnem vrednotenju upoštevati izboljšane vrednosti in ponovno primerjati variante med seboj. Z analizo kaj-če lahko tako ugotovimo optimalno varianto v danih možnostih.

Razlago lahko podpremo tudi z različnimi grafičnimi ponazoritvami.

Ob končni izbiri je zanimivo ugotoviti, ali so bili cilji odločitvenega procesa doseženi in katere lastnosti izbrane variante bi bile pri realizaciji lahko kritične.

Samo vrednotenje variant sicer opravi računalniški program na osnovi modela odločanja, analizo variant in končno odločitev pa opravi človek. Odgovornost za odločitev namreč nosi človek, IKT pa mu je lahko v procesu odločanja v bistveno pomoč.

DEXi je program za večparametrsko odločanje, ki omogoča izdelavo odločitevnih modelov, njihovo uporabo in analizo. Razvit je bil na osnovi posebne lupine ekspertnega sistema za večparametrsko odločanje DEX, ki deluje v okolju DOS, medtem ko DEXi teče v okolju Windows. Podpira kvalitativne merske lestvice, funkcije koristnosti so predstavljene s pravili tipa če-potem v obliki tabel. Baza znanja je odločitveni model.