Uporaba pripomočkov pri odločanju

Metode UI – večparametrski odločitveni model

Ko gradimo nov model s pomočjo programa za večparametrsko odločanje DEXi, najprej oblikujemo odločitveno drevo. Imena parametrov naj bodo kratka. Pri vnosu vsakega od parametrov vnesemo pojasnilo tega parametra. Skrbna dokumentacija je potrebna za kasnejšo interpretacijo rezultatov in popravljanje modela.

Zaradi večje preglednosti predvsem funkcije koristnosti je smiselno, da v isti vozel ne združujemo več kot štiri kriterije.

Pri zalogah vrednosti parametrov upoštevajmo pravilo, da je število pri listih omejeno na razlikovanje pomembnih lastnosti – ko gremo proti korenu število možnih vrednosti večamo, vendar ne pretiravajmo. Priporočamo, da imajo kriteriji v listih dve ali tri možne vrednosti, višje proti korenu pa tri, štiri, končna ocena lahko tudi več.

Pri določanju funkcije koristnosti si lahko delo s tabelami in pravili s pomočjo programa DEXi olajšamo z uporabo uteži. Pri tem se moramo zavedati, da za funkcijo koristnosti privzamemo model utežene vsote. V praksi lahko pričnemo z utežmi in dvema osnovnima praviloma, to je točkama, kamor vpnemo v splošnem hiper ravnino, ki predstavlja funkcijo koristnosti. Tabele osnovnih pravil, ki jih nato izdela računalnik, podajajo funkcijo koristnosti po točkah. Vsaka točka je predstavljena s pravilom. Pravila preverimo, in če nam vsebinsko ne ustrezajo, jih primerno spremenimo. S tem spremenimo tudi funkcijo koristnosti, ki praviloma ni več hiper ravnina, ampak bolj ali manj razgibana funkcija.

Ob koncu od programa zahtevamo, da ponovno izračuna uteži, kjer gre za približek funkcije koristnosti z ravnino. Razlike med temi in začetnimi utežmi so nam v razmislek o vplivu kasnejših sprememb pravil na celovito podobo funkcije koristnosti. To je pomemben proces določanja in interpretacije funkcije koristnosti, ki nam pomaga na poti do vsebinsko ustreznega povezovanja kriterijev v končno oceno. Gre za računalniško pomoč pri upravljanju s preferenčnim znanjem človeka.