Помощь по Теле2, тарифы, вопросы

К методам гибкого приоритета относятся в основном методы и алгоритмы выбора наиболее предпочтительного объекта (альтернативы), представляющие преимущественно интерактивные процедуры, зависящие от специфики решаемой задачи. В группе интерактивных методов наиболее распространены принципы выбора предпочтительного объекта (метод «смещенного идеала» ).

6.3.1. Метод «смещенного идеала»

Данный метод включает в себя большую группу алгоритмов, к общим признакам которых можно отнести наличие «идеального объекта» и наличие процедур отсеивания.

При формировании «идеального объекта» вполне возможно, что его образ может не принадлежать реальному множеству объектов{Y 1 , Y 2 , …, Y n } или даже вообще не существовать. При этом объекты из множества {Y 1 , Y 2 , …, Y n } сравниваются с моделью сформированного «идеального объекта» и происходит процедура отсеивания. При построении модели «идеального объекта» важно использовать знания и опыт специалиста (ЛПР), так как он точнее понимает свойства и параметры, взятые из лучших реальных объектов и составляющие содержание «идеального объекта». Процедура отсеивания характеризуется исключением из исходного множества объектов {Y 1 , Y 2 , …, Y n } подмножеств, не содержащих искомый наиболее предпочтительный объект.

В общем виде процедура поиска наиболее предпочтительного объекта состоит из ряда этапов:

1. Формирование «идеального объекта».

2. Анализ множества объектов для установления соответствия «идеальному объекту».

3. Интерактивное исключение тех объектов из исходного множества {Y 1 , Y 2 , …, Y n }, которые признаны при анализе заведомо не наилучшими.

4. Переход к п.1 для сокращения множества объектов.

Пример.6.3. Рассмотрим решение задачи выбора станка ЧПУ (пример 6.3) методом смещенного идеала.

На основании данных, приведенных в таблице 6.7, сформируем «идеальный объект» по указанным критериям со значениями, равными максимальным значениям показателей, полезность по которым возрастает, и минимальным, полезность по которым убывает. Таким образом, получим «идеальный объект» Y + , вектор значений которого составлен для конкретных значениях критериев:

Y + Ì{1; 3,5; 40}.

Кроме «идеального объекта» сформируем также модель «наихудшего объекта» Y - :

Y – Ì{16; 1; 100}.

Для сопоставления значений критериев необходимо перейти к нормированным единицам, так как критерии разнородные, преобразовав их значения по формуле:

где k j – текущее значение критерия сравниваемого объекта.

Тогда, переходя к относительным значениям критериев, получим следующую таблицу (табл.6.8):

Таблица 6.8. Матрица вариантов в относительных единицах

Значения критерия в относительных единицах d ji интерпретируются как расстояния j -го объекта по критерию k i до идеального объекта. Идеальный объект имеет расстояние d ji = 0, а наихудший d ji = 1.

Если критерии имеют разную степень важности, то необходимо задать относительную важность критериев в виде весов w . Пусть в нашем случае w 1 =6, w 2 =6, w 3 =2. Задание такого вектора весов критериев показывает, что наиболее предпочтительны станки с меньшим временем выполнения операций и большей надежностью.

Для выявления не наилучших объектов найдем свертки (расстояния до идеального объекта), используя следующую обобщенную метрику:

(6.4)

где р – степень концентрации, позволяющая переходить к различным метрикам. Например:

1. Для р =1 имеем взвешенную метрику. И чем больше значение метрики L , тем ближе объект находится к идеальному.

2. Для р =2 получаем функцию L – взвешенное Евклидово расстояние.

Вычислим для наших объектов разные метрики, соответствующие различным стратегиям выбора, и значения сведем в таблицу (табл.6.9):

Таблица 6.9. Матрица расстояний различных стратегий

Вычисляя интегральный критерий для различных значений степени концентрации, получим следующие ранжировки предпочтений по L :

для р =1 Y 5 f Y 6 f Y 3 f Y 4 f Y 1 f Y 2 ;

для р =2 Y 5 f Y 6 f Y 4 f Y 3 f Y 1 f Y 2 ;

Не наилучшие решения – это те, которые всегда не доминируют, т.е. это альтернативы Y 1 и Y 2 (наименее предпочтительные). Исключаем их из рассмотрения, получая сокращенное исходное множество альтернатив в виде {Y 3 , Y 4 , Y 5 , Y 6 }. Для них опять строятся идеальный Y + ={1; 3,5; 50} и наихудший Y – ={16; 1; 100} объекты, и процедура повторяется до тех пор, пока не выявится один доминирующий объект или не станут ясны предпочтения ЛПР.

В учебнике рассматриваются методы принятия управленческих решений в условиях различных проблемных ситуаций, возникающих в экономических системах. Приводятся основные понятия, классификация проблем и адекватных методов их разрешения, методы их структуризации и описания. Существенное внимание уделено автоматизированной поддержке процедур принятия решений и задачам в нечетких условиях. Особенностью издания является методика решения типовых задач с обоснованием методов выбора рационального решения.
Учебник подготовлен в соответствии с программой курса «Управленческие решения», входящего в специальность «Менеджмент организаций и государственных муниципальных образований». Предназначен для студентов экономических специальностей всех форм обучения, может быть полезен для всех интересующихся проблемами эффективного принятия решений в менеджменте, бизнесе и на производстве. Рекомендовано Советом Учебно-методического объединения вузов России по образованию в области менеджмента в качестве учебника по специальности «Менеджмент организации».

Общие проблемы принятия управленческих решений.
Научные основы теории принятия решения как раздела общей теории систем и системного анализа были заложены в период Второй мировой войны. Его родоначальниками считаются Дж. фон Нейман и О. Моргенштерн, которые в 1944 г. опубликовали материалы по новому направлению - теории игр. Позднее зарубежные специалисты Р. Акофф, Ф. Эмери, Ст. Оптнер, Р. Льюс, X. Райфа, Ст. Бир, Дж. Форрестер и др., а также отечественные - А. Г. Венделин, Д. М. Гвишиани, О. И. Ларичев, И. М. Сыроежин и другие внесли существенный вклад в развитие и обогащение этой теории.

Любая управленческая деятельность, в том числе в сфере экономики, менеджмента и маркетинга, тесно связана с принятием соответствующих решений по различным управленческим ситуациям.

Поэтому в общем случае под решением понимают набор управленческих воздействий (действий со стороны лица, принимающего решения (ЛПР)) на объект (систему, комплекс и т. д.) управления, позволяющий привести данный объект в желаемое состояние или достичь поставленной перед ним цели.

Процесс принятия решений (ПР) - это один из этапов управленческой деятельности, на котором происходит выбор наиболее предпочтительного решения из допустимого множества решений, или упорядочение множества решений по их важности.

Оглавление
Введение
Раздел 1. Общие проблемы принятия управленческих решений
Глава 1. Проблемы принятия решений в управлении экономическими системами
1.1. Общие проблемы принятия управленческих решений
1.2. Моделирование управленческих процессов
1.3. Модель представления информации в управлении экономическими системами
1.4. Модель информации в процессе принятия решения
1.5. Эффективность управления в современных условиях
1.6. Принятие решений в уникальных проблемных ситуациях
Глава 2. Основные понятия и категории теории принятия решений
2.1. Основные определения и постановка задачи принятия решений
2.2. Классификация задач принятия решений
2.3. Классификация управленческих решений
Глава 3. Технология принятия решений
3.1. Формирование и оценка решений
3.2. Подготовка к выбору решения
3.3. Технологический процесс принятия решений
3.4. Моделирование процедур принятия решений
Глава 4. Описание и анализ проблемной ситуации
4.1. Методы описания проблемной ситуации
4.2. Процедуры анализа проблемной ситуации
4.3. Задача измерения характеристик проблемной ситуации
4.4. Методы субъективных измерений характеристик
4.5. Критерии выбора: методы формирования интегрального критерия
Раздел 2. Методы принятия решений в структурированных проблемных ситуациях
Глава 5. Принятие решений в структурированных ситуациях
5.1. Методы решения задач типа/. Поиск оптимального решения
5.2. Аналитическое решение задачи линейной оптимизации (симплекс-метод)
5.3. Автоматизированное решение задачи линейной оптимизации (Excel)
5.4. Методы решения задач типа JА. Принцип гарантированного результата
5.5. Принцип оптимизма (максимакса)
5.6. Принцип Гурвица
5.7. Принцип Сэвиджа (минимаксного сожаления)
Глава 6. Групповой выбор для структурированных задач
6.1. Принятие решений в задачах тина G
6.2. Процедура выбора в структурированных задачах тина GA
Глава 7. Примеры решения структурированных задач
7.1. Пример 1
7.2. Пример 2
7.3. Компьютерное решение задачи выбора
Раздел 3. Методы решения сложных проблемных ситуаций
Глава 8. Решение многокритериальных задач
8.1. Постановка и виды многокритериальных задач
8.2. Методы решения многокритериальных задач с неструктурированными критериями
8.3. Методы аналитического построения метрики расстояния
Глава 9. Компьютерное решение неструктурированных задач многокритериального выбора
9.1. Обоснование метода выбора инвестиционного решения
9.2. Выбор наилучшего проекта с использованием лексикографического метода
9.3. Выбор проекта на основании метода смещенного идеала
9.4. Задача выбора оборудования
Глава 10. Методы решения многокритериальных задач со структурированными критериями
10.1. Метод дерева целей (метод анализа иерархий)
10.2. Решение задач методом анализа иерархии
Глава 11. Примеры компьютерного решения многокритериальных задач
11.1. Применение методов оптимизма, пессимизма, Гурвица, Сэвиджа
11.2. Применение метода «смещенного идеала»
11.3. Применение метода анализа иерархий
Глава 12. Примеры многокритериального выбора с иерархической группировкой критериев
12.1. Решение примера 1
12.2. Решение примера 2
Раздел 4. Методы принятия решений в неструктурированных ситуациях
Глава 13. Принятие решений в условиях риска и неопределенности
13.1. Задачи выбора в условиях риска и неопределенности
13.2. Классификация неопределенностей в задачах управления
13.3. Принятие решений в условиях вероятностной определенности (риска)
13.4. Методы анализа последствий событий и деревьев решения
13.5. Методы выбора в условиях полной или частичной неопределенности
Раздел 5. Экспертные (групповые) методы выбора в сложных задачах принятия решений
Глава 14. Задачи группового выбора: классификация и методы решения
14.1. Постановка и формализация групповых задач принятия решения (задачи типа G)
14.2. Классификация задач группового выбора
14.3. Методология проведения процедуры группового выбора
Глава 15. Методология решения задач группового выбора
15.1. Методы принятия решений группой экспертов
15.2. Виды группового согласования экспертных решений
Глава 16. Статистическая обработка экспертных оценок при групповом согласовании
16.1. Методы группового согласования при принятии решения
16.2. Модель групповой оценки объектов выбора
16.3. Модели согласования экспертных оценок
Глава 17. Примеры проведения экспертной оценки
17.1. Оценка степени компетентности эксперта
17.2. Пример решения задачи типа GA
Раздел 6. Автоматизация процедур принятия решений
Глава 18. Концепция систем поддержки процессов управления и принятия решений
18.1. Требования и назначение систем поддержки процессов принятия решений
18.2. Функции систем поддержки процессов принятия решений
18.3. Технология применения систем поддержки принятия решений
Глава 19. Экспертные системы в управлении
19.1. Особенности, характеристики и реализация экспертных систем
19.2. Работа с типовыми управленческими ситуациями (модуль стандартных ситуаций ЭС)
19.3. Логическая структура информационного фонда и алгоритм функционирования модуля БСС
19.4. Структура системы модельной поддержки.

Метод смещенного идеала

Метод предназначен для выделения одного или подмножества наиболее предпочтительных объектов. Характерными особенностями метода являются:

a) наличие процедуры формирования "идеального" объекта ( B ), служащего своего рода целью, к которой надо стремиться. Такой "идеал", как правило, недостижим и не существует реально, но его полезно иметь для понимания ЛПР своих целей;

b) на каждой итерации производится исключение объектов, не претендующих на наиболее предпочтительные, т.е. не выделяются "лучшие" объекты, а исключаются "худшие".

В общем виде алгоритм метода следующий. Сначала исключаются доминируемые объекты, так как среди них

"антиидеальный" из наименее предпочтительных значений. Определяются расстояния от объектов из исходного множества до "антиидеала", на основании которых выделяются "худшие" объекты. Среди таких

смещенного идеала

После исключения "худших" объектов вновь переходим к этапу формирования "идеала", и он изменяется, приближаясь к реальным объектам (на

Процедура заканчивается, когда останется небольшое число объектов, которые и считаются наиболее предпочтительными.

Следует отметить, что при сравнении реально существующих объектов с "идеалом" у ЛПР возникает неудовлетворенность, вызванная недоступностью сформированного "идеала". Эту неудовлетворенность называют конфликтом перед решением .

После выбора наиболее предпочтительного объекта у ЛПР возникает неудовлетворенность, вызванная тем фактом, что выбран именно данный объект, а не другой. Такую неудовлетворенность называют конфликтом после решения .

На первых итерациях метода превалирует конфликт перед решением. На последующих итерациях "идеал" приближается к реальным объектам, и конфликт перед решением уменьшается. Однако конфликт после решения может увеличиваться. Это свидетельствует о недостаточной изученности ЛПР решаемой задачи.

Рассмотрим подробно алгоритм метода на примере выбора организации для работы.

Пусть исходное множество организаций включает n =8 объектов. В качестве критериев используем следующие три:k 1 – уровень заработной платы (тыс. руб. в месяц),k 2

– удаленность (минут проезда до места работы) k 3 –

перспектива роста (в баллах от 0 до 10). Ниже представлены 8 организаций с значениями критериев:

е Зар. Удаленно Перспект

Сначала проанализируем множество вариантов и исключим доминируемые. Среди 8-ми вариантов шестой вариант является доминируемым по отношению к варианту 3, поэтому шестой вариант исключаем.

критерия среди всех объектов,

уменьшении критерия.

Если "идеал" принадлежит множеству объектов, то он и будет наиболее предпочтительным. Но так как МКЗ обычно решается на множестве эффективных объектов,

то "идеальный" объект не будет принадлежать исходному множеству.

Этап 2. Переход от физических единиц измерения критериев к относительным единицам в соответствии с выражением:

) /(k

е Зар. Удаленно Перспект

Первые два этапа выполняются автоматически без участия ЛПР.

Этап 3. Задание весов критериев (коэффициентов относительной важности). ЛПР, исходя из своих суждений о важности критериев, задаёт веса критериев

V j , (j 1, 2,..., m ) . ПустьV 1 = 0.4;V 2 = 0.3;V 3 = 0.3.

Этап 4. Рассчет расстояния объектов до "антиидеала". В качестве метрики используется следующее выражение:

значение

к "идеальному". На следующем, пятом, этапе, задавая различные значения p , определяются разные метрики для сравнения с "идеальным". Рассчитаем метрики

Этап 4. Исключение Для этого при каждом

«бесперспективных» вариантов. p , т.е. для каждой метрики все

объекты упорядочиваются по близости к "идеалу" по

В этой матрице варианты упорядочены по значению суммы р, полученной сложением по строке рангов вариантов.

ЛПР принимает решение об исключении объектов, не претендующих на наиболее предпочтительный. Очевидно, что это те объекты, которые при различных метриках (разных p ) находятся в конце упорядоченных рядов. Действительно, если независимо от выбранной

метрики объект далек от "идеала", то есть все основания исключить его.

Видим, что варианты 1 и 2 по большинству р находятся на последних местах, т.е. он наиболее далеки от идеального объекта и значит, не претендуют на наилучший вариант. Поэтому исключаем варианты 1 и 2.

Снова переходим к первому этапу – формирования идеального и антиидеального объектов.

Экономическая часть

В экономической части было произведено сравнение абонентского программного обеспечения по указанным критериям и определение лучшего из них, пользуясь теорией решения многокритериальных задач (МКЗ). Выбор лучшего пакета производился с точки зрения специалиста в области глобальных сетей и с точки зрения пользователя, никогда не имевшего дела с сетями.

Решение указанной задачи производилось методом "смещенного идеала". Этот метод, описанный в , предназначен для решения задач выбора наиболее предпочтительного объекта, в случае большого количества объектов и критериев сравнения

Метод "смещенного идеала" предполагает следующее.

Пусть множество А включает в себя конечное число многокритериальных объектов i=1...N Все критерии измеряются по шкале интервалов или отношений.

Идеальный объект формируем исходя из максимума по полезности значения критерия достигаемого на множестве А. То есть, если полезность многокритериального объекта возрастает при увеличениии критерия и, если полезность многокритериального объекта убывает при увеличениии критерия. Если идеальней объект принадлежит к множеству А, то он и будет решением многокритериальной задачи.

Cформируем также наихудий объект исходя из минимума по полезности значения критерия достигаемого на множестве А.

От обычных шкал измерения перейдем к шкалам нормированным в интервале

Можно интерпретировать, как расстояние многокритериального объекта по критерию от идеального объекта. При этом все для идеального объекта будут равны 0, а все для наихудшего объекта будут равны 1.

После этого лицам принимающим решения (ЛПР) следует предложить определить относительную важность критериев. В случае, когда ЛПР затрудняются задать точно,так как недостаточно уяснили цель принятия решения, необходимо использование энтропийного подхода к определению весов относительной важности критериев. Предпосылками этого подхода являются следующие утверждения.

Если разброс некоторого критерия у объектов, принадлежащих множеству А невелик или равен нулю, следовательно этот критерий не является информативным; его можно или вообще не учитывать или учитывать с небольшим весом. И наоборот, если разброс критериев велик, то это указывает на то, что именно на этот критерий при выборе лучшего объекта следует обратить особое внимание.

В качестве меры разброса единичных критериев обычно используют энтропию. Для рассматриваемого метода энтропия по каждому из критериев вычисляется по формуле

Поскольку ЛПР не сформировали для себя четко систему предпочтений, оценки могут иметь большие ошибки. Поэтому в качестве весов критериев берем.

В качестве метрики для сравнения объектов следует использовать выражение. При увеличении р уменьшается вклад в критериев, значения которых близки к наихудшим, и наоборот, резко увеличивается вклад критериев, значения которых близки к идеальным.

Метод "смещенного идеала" оперирует с характеристиками объектов выраженными в цифрах, поэтому качественные критерии сравнения объектов были переведены в цифры.

Оцифровка критериев была произведена следующим образом.

Таблица 1

Примечание: Оценка критерия "документация" производилась следующим образом: 0 (документация отсутствует), 1(имеется неполная документация, язык - английский), 2(имеется неполная документация, язык - русский), 3(имеется полная документация, язык - английский), 4(имеется полная документация, язык - русский).

Согласно таблице 1 характеристики каждого объекта исследований были переведены в цифровое выражение. Были также сформированы идеальный и наихудший объекты. В таблице 2 приведены цифровые характеристики всех объектов исследования, а также идеального и наихудшего объектов.

Таблица 2

Продолжение таблицы 2

Для получения объективной информации был произведен опрос сотрудников и абонентов сети Х-Атом. По результатам опроса были определены коэффициенты важности для каждого критерия.

В таблице 3 приведены коэфициенты относительной важности критериев, определенные в результате опроса сотрудников и абонентов сети Х-Атом.

Таблица 3

Для осуществления многокритериального выбора на языке С++ была написана программа экспертного выбора. Текст программы приводится в приложении 11.

Исходными данными для программы экспертного выбора служат: количество и названия объектов сравнения, количество и названия критериев сравнения, фактические значения критериев для каждого пакета абонентского программного обеспечения и коэффициенты относительной важности для каждого критерия сравнения. В результате вычислений программа определяет лучший пакет абонентского программного обеспечения и выводит его название на экран.

При помощи программы экспертного выбора из всех пакетов абонентского программного обеспечения были выбраны: лучший пакет с точки зрения специалиста и лучший пакет с точки зрения пользователя.

Были получены следующие результаты.

С точки зрения специалиста лучшим является пакет Ka9q. Это вполне соответсвует действительности, поскольку пакет Ka9q распространяется свободно вместе с исходными текстами и предоставляет пользователям практически все сетевые услуги. Наличие исходных текстов, дает возможность модификации пакета, а также использования его в качестве основы, для нового пакета абонентского программного обеспечения. Основным недостатком пакета является его очень плохой интерфейс и сложная настройка, но для специалиста это не очень важно.

С точки зрения пользователя лучшим является пакет абонентского программного обеспечения Minuet. Это также соответствует действительности, поскольку пакет Minuet предоставляет практически все сетевые услуги и имеет отличный пользовательский интерфейс. Его недостатком является отсутствие исходных текстов и, следовательно, невозможность модификации.

Хотя программа была написана для конкретного применения метода смещенного идеала, в ней предусмотрена возможность сравнения любых многокритериальных объектов методом смещенного идеала.

Элементы охраны труда и защиты информации

Пользователи решившиe подключить свой компьютер к сети должны обратить особое внимание на защиту информации. Строгие требования к защите информации связаны с тем, что подключенный к сети компьютер становится доступным из любой точки сети, и поэтому несравнимо более подвержен поражению вирусами и несанкциоированному доступу.

Так несоблюдение режима защиты от несанкционированного доступа может привести к утечке информации, а несоблюдение режима защиты от вирусов может привести к выходу из строя важных систем и уничтожению результатов многодневной работы.

Компьютеры работающие в многозадачных операционных системах (типа Unix, VMS) мало подвержены заражению вирусами, но их следует особо тщательно защищать от несанкционированного доступа. В связи с этим пользователи многозадачных операционных систем должны выполнять следующие требования.

Каждый пользователь должен иметь свое индивидуальное имя входа в Unix-сервер и пароль.

Установленный для него пароль пользователь не должен сообщать другим лицам.

Смену пароля пользователь должен производить не реже одного раза в квартал, а также во всех случаях утечки информации о пароле.

Администраторам и пользователям файл-серверов ЛВС NetWare необходимо также следовать приведенным выше требованиям в рамках своей ЛВС. Это связано с тем, что если в файл-сервере, подключенном к сети, загружена утилита Iptuunel, то файл-сервер также становится доступным из любой точки сети.

ПЭВМ работающие в однозадачных операционных системах (типа MS-DOS), достаточно защищены от несанкционированного доступа (в силу их однозадачности), но их следует особенно тщательно защищать от поражения вирусами.

Страница 1

АНАЛИЗ МЕДИЦИНСКИХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ ДЛЯ ЛЕЧЕБНО-ПРОФИЛАКТИЧЕСКИХ УЧРЕЖДЕНИЙ САНАТОРНОГО ТИПА.

Информатизация деятельности учреждений здравоохранения уже давно стала насущной необходимостью. Обработка массивов финансовой, медицинской и статистической информации, что все время увеличиваются, стала возможна только с использованием современных информационных и компьютерных технологий. Вырос не только объем информации – повысились требования к скорости ее обработки. С каждым годом вышестоящие организации повышают требования к передаче так называемых “электронных отчетов” (то есть отчетов в электронном виде). Неуклонно растет роль электронного обмена данными между субъектами здравоохранения с применением электронной почты и Интернет.

В настоящее время каждое лечебно-профилактическое учреждение (ЛПУ) в той или иной мере охвачено информатизацией. В основной массе это локальные не взаимосвязанные между собой системы автоматизации разных направлений деятельности ЛПУ. Практически информатизация регионального здравоохранения охватывает лишь финансово-экономические службы ЛПУ: бухгалтерия, планово-экономический отдел, страховая медицина. Для повышения качества и доступности медицинской помощи в ЛПУ необходимо проведение комплексной автоматизации всех видов деятельности в учреждении.

Сегодня на рынке медицинских информационных систем (МИС) предлагаются достаточно разные решения в широком ценовом диапазоне и с различными функциональными возможностями. В процессе исследования нами было обследовано 30 медицинских информационных систем. Из них 12 является продуктами украинского производителя, 18 – российского. Большая часть систем, а именно 13, специализированно и для санаториев.

Целью нашего исследования было сравнение медицинских информационных систем для лечебно-профилактических заведений санаторного типа за общепринятыми критериями и определения оптимальной из них, пользуясь теорией решения многокритериальных заданий.

Выбор оптимальной системы проводился с точки зрения покупателя по данным доступным в открытой сети. Решение указанной задачи проводилось методом "смещенного идеала". Этот метод, описанный в , предназначен для решения заданий выбору оптимального объекта, в случае большого количества объектов и критериев сравнения.

Во время исследования проводилось сравнение 19 медицинских информационных систем, о которых найдено в открытых источниках наиболее детальная информация. Сопоставление систем проводилось за общепринятыми критериями сравнения. А именно:

· полнота функциональных возможностей системы;

· стоимость программы (за одно рабочее место);

· необходимость капиталовложений на приобретение системы управления базами данных (СУБД);

· стоимость СУБД;

· адаптация к законодательству Украины.

Метод "смещенного идеала" оперирует с характеристиками объектов, что выражаются в цифрах, потому качественные критерии сравнения систем были переведены в цифры (таб.1).

Таблица 1. Переведение критериев сравнения в цифровой вид.