Jak se správně rozhodnout za použití metody TOPSIS

JAK SE SPRÁVNĚ ROZHODNOUT ZA POUŽITÍ METODY TOPSIS?

MULTIKRITERIÁLNÍ ANALÝZA / ŘEŠENÍ VYBRANÉHO PROBLÉMU

DANIEL KRÁSNÝ / 2014

DEN CO DEN ZVAŽUJEME RŮZNÉ ALTERNATIVY:

DÁT SI K OBĚDU SVÍČKOVOU NEBO RAJSKOU?

NAPÍT SE ROVNOU Z LÁHVE NEBO SI TO NALÍT DO SKLENIČKY?

VSTÁT RÁNO DO PRÁCE NEBO ZŮSTAT DOMA?

DEN CO DEN ZVAŽUJEME RŮZNÉ ALTERNATIVY:

DÁT SI K OBĚDU SVÍČKOVOU NEBO RAJSKOU?

NAPÍT SE ROVNOU Z LÁHVE NEBO SI TO NALÍT DO SKLENIČKY?

VSTÁT RÁNO DO PRÁCE NEBO ZŮSTAT DOMA?

PŮJDU DO PRÁCE

NEVYČERPÁM SI DOVOLENOU A NIKDO NEBUDE REMCAT!

ŠÉF SE NA MĚ NENAŠTVE A DOST MOŽNÁ DOSTANU PRÉMIE.

JEDNOU BUDU POHÁDKOVĚ BOHATÝ A KOUPÍM SI VILU S BAZÉNEM. A TAKY AUTO.

…ANEBO ZŮSTANU LEŽET DOMA V POSTELI

…ANEBO ZŮSTANU LEŽET DOMA V POSTELI

PECKA!

KONEČNĚ: 1. SE POŘÁDNĚ VYSPÍM!

KONEČNĚ: 2. SI PŘEČTU POSLEDNÍ SEŠIT SIN CITY!

KONEČNĚ: 3. SE MRKNU NA LÁSKU NEBESKOU!

JEDNOTLIVÉ DŮVODY VŠAK MAJÍ SVOJE VÁHY A JE TŘEBA JE ROZLIŠOVAT.

• RADŠI BUDU DOBRÝ PRACOVNÍK NEŽ DOBŘE VYSPALÁ OSTUDA.

JEDNOTLIVÉ DŮVODY VŠAK MAJÍ SVOJE VÁHY A JE TŘEBA JE ROZLIŠOVAT.

• RADŠI PENÍZE NA DÁRKY NEŽ SE DOZVĚDĚT, JAK TO DOPADNE SE „ŽLUTÝM BASTARDEM“.

…ALE CO SLOŽITĚJŠÍ ÚLOHY?


METODA VÁŽENÉHO SOUČTU

METODA WSA

KONJUKTIVNÍ METODA

METODA ELECTRE

METODA TOPSIS

…

…


METODA VÁŽENÉHO SOUČTU

METODA WSA

KONJUKTIVNÍ METODA

METODA ELECTRE

METODA TOPSIS

…

…

CO TO SAKRA JE TEN TOPSIS?

CO TO SAKRA JE TEN TOPSIS?

TECHNIQUE FOR ORDER PREFERENCE BY SIMILARITY TO IDEAL SOLUTION

V ČEM SPOČÍVÁ PODSTATA METODY?

NAJÍT TAKOVÉ ŘEŠENÍ ROZHODOVACÍHO PROBLÉMU, KTERÉ SE NEJVÍCE BLÍŽÍ IDEÁLNÍ VARIANTĚ

V ČEM SPOČÍVÁ PODSTATA METODY?

NAJÍT TAKOVÉ ŘEŠENÍ ROZHODOVACÍHO PROBLÉMU, KTERÉ SE NEJVÍCE BLÍŽÍ IDEÁLNÍ VARIANTĚ

NEJLEPŠÍ MOŽNOST, KTERÁ JE V REÁLU V PODSTATĚ NEUSKUTEČNITELNÁ.

JAK BY TO VYPADALO, KDYBYCHOM SI ŘEŠENÍ VYSNILI?

POPRAVDĚ ASI TAKTO:

+ + +

IDEÁLNÍ VARIANTA NEEXISTUJE

PŘÍKLAD

PŘÍKLAD

ŽIJE V NEW YORKU.

MÁ SVŮJ SLOUPEK O MÓDĚ.

A DÉLE NEŽ ŠEST LET ŘEŠILA JEDEN VÝZNAMNÝ ROZHODOVACÍ PROBLÉM.

PŘÍKLAD

CHCI JEHO NEBO CHCI JINÉHO?

CHCI JEHO NEBO CHCI JINÉHO?

CARRIE MÁ ŠMRNC A PROTO SI MŮŽE VYBÍRAT. TOHLE JSOU JEJÍ FAVORITÉ:


• PAN BOŽSKÝ (JOHN PRESTON)

• AIDEN SHAW

• ALEXANDER PETROVSKIJ


• PAN BOŽSKÝ (JOHN PRESTON)

• AIDEN SHAW

• ALEXANDER PETROVSKIJ

…JENOMŽE KTERÝ Z NICH JE TEN PRAVÝ?

CARRIE JE METODICKÁ ŽENA A VYBÍRÁ SI MUŽE NA ZÁKLADĚ ČTYŘ KRITÉRIÍ:

CARRIE JE METODICKÁ ŽENA A VYBÍRÁ SI MUŽE NA ZÁKLADĚ ČTYŘ KRITÉRIÍ:

• PŘITAŽLIVOST (ČÍM HEZČÍ, TÍM LEPŠÍ)

• BOHATSTVÍ (ČÍM BOHATŠÍ, TÍM LEPŠÍ)

• VĚK (ČÍM STARŠÍ, TÍM HORŠÍ)

• DUŠEVNÍ NEVYROVNANOST (ČÍM VÍC CVOK, TÍM HORŠÍ)

EXISTUJE MUŽ…

…KTERÝ JE:

EXTRÉMNĚ PŘITAŽLIVÝ,

NECHUTNĚ BOHATÝ,

MLADÝ,

DUŠEVNĚ ZCELA VYROVNANÝ?

NE!

NA ČEM MI NA MUŽÍCH ZÁLEŽÍ

NEJVÍCE?

CARRIE POTŘEBUJE STANOVIT VÁHY PRO JEDNOTLIVÁ KRITÉRIA.

KRITÉRIUM VÁHA

PŘITAŽLIVOST 0.4

BOHATSTVÍ 0.3

VĚK 0.1

DUŠEVNÍ NEVYROVNANOST 0.2

A TAK JE STANOVÍ!

A KDYŽ UŽ VZALA DO RUKY PAPÍR A TUŽKU, JALA SE PÁNY DLE KRITÉRIÍ ROVNOU OHODNOTIT!

PŘEVÁDÍM MINIMALIZAČNÍ KRITÉRIA NA MAXIMALIZAČNÍ. SOFTWARE POMŮŽE.

CENA AUTA

200 000,-

800 000,-

600 000,-

200 000,-

400 000,-

CENA AUTA

1

0,25

0,5

1

0,75

KRITÉRIUM BOŽSKÝ AIDEN ALEXANDER VÁHA KRITÉRIA

PŘITAŽLIVOST 9 9 7 0.4

BOHATSTVÍ 9 4 9 0.3

VĚK 6 9 3 0.1

NEVYROVNANOST 7 5 8 0.2

HODNOTÍME S CITEM

PRVNÍ KROKANEB STANDARDIZACE ROZHODOVACÍ MATICE

VYTVOŘENÍ NORMALIZOVANÉ KRITERIÁLNÍ MATICE „GUCCI (gij)“

𝒈 𝒊𝒋 =𝒚𝒊𝒋

𝒊=𝟏𝒎 𝒚𝟐𝒊𝒋

; 𝒊 = 𝟏, 𝟐…𝒎; 𝒋 = 𝟏, 𝟐…𝒏

KRITÉRIUM BOŽSKÝ AIDEN ALEXANDER

PŘITAŽLIVOST 9 9 7

BOHATSTVÍ 9 4 9

VĚK 6 9 3

NEVYROVNANOST 7 5 8

UMOCNI HODNOTY V ŘÁDCÍCH, SEČTI HODNOTY, ODMOCNI SOUČET.

VZNIKNOU NÁM TÍMTO ZPŮSOBEM ČTYŘI POMOCNÉ VÝPOČTY.



BOHATSTVÍ 9 4 9

VĚK 6 9 3

NEVYROVNANOST 7 5 8

(92+92 + 72) = 14,53

(92+42 + 92) = 13,34

(62+92 + 32) = 11,22

(72+52 + 82) = 11,74



BOHATSTVÍ 9 4 9

VĚK 6 9 3

NEVYROVNANOST 7 5 8

(92+92 + 72) = 14,53

(92+42 + 92) = 13,34

(62+92 + 32) = 11,22

(72+52 + 82) = 11,74

POMOCNÝM VÝPOČTEM VYDĚL HODNOTU V DANÉM ŘÁDKU MATICE.

TÍM ZPŮSOBEM SE NÁM HODNOTY V MATICI DOSTANOU DO INTERVALU MEZI NULOU A JEDNIČKOU.



BOHATSTVÍ 9 4 9

VĚK 6 9 3

NEVYROVNANOST 7 5 8

(92+92 + 72) = 14,53

PŘITAŽLIVOST 9/14,53 9/14,53 7/14,53

PŘITAŽLIVOST 0,62 0,62 0,48



BOHATSTVÍ 0,68 0,29 0,68

VĚK 0,53 0,80 0,27

NEVYROVNANOST 0,60 0,43 0,68

A CO VÁHY?

KONKRÉTNÍ HODNOTY KRITÉRIÍ V MATICI VYNÁSOBÍM VAHOU KRITÉRIA!

𝒛𝒊𝒋 = 𝒘𝒋𝒈𝒊𝒋

KRITÉRIUM BOŽSKÝ AIDEN ALEXANDER VÁHY

PŘITAŽLIVOST 0,62 0,62 0,48 0,4

BOHATSTVÍ 0,68 0,29 0,68 0,3

VĚK 0,53 0,80 0,27 0,1

NEVYROVNANOST 0,60 0,43 0,68 0,2

NOVĚ VZNIKLÉ VELIČINY V ŘÁDCÍCH VYNÁSOBÍME PŘÍSLUŠNOU VAHOU KRITÉRIA.

KRITÉRIUM BOŽSKÝ AIDEN ALEXANDER VÁHY

PŘITAŽLIVOST 0,62 0,62 0,48 0,4

BOHATSTVÍ 0,68 0,29 0,68 0,3

VĚK 0,53 0,80 0,27 0,1

NEVYROVNANOST 0,60 0,43 0,68 0,2

0,62 ∗ 0,4 = 0,2480,62 ∗ 0,4 = 0,248

0,48 ∗ 0,4 = 0,192



BOHATSTVÍ 0,204 0,087 0,204

VĚK 0,053 0,080 0,027


DRUHÝ KROKANEB NALEZENÍ TĚCH SPRÁVNÝCH BOT HODNOT

VYTVOŘENÍ IDEÁLNÍ VARIANTY (h1, h2,…) A BAZÁLNÍ VARIANTY (d1, d2,…)

𝒉𝒋 = 𝒎𝒂𝒙 𝒛𝒊𝒋

𝒅𝒋 = 𝒎𝒊𝒏 𝒛𝒊𝒋

VYPOČÍTÁNÍ VZDÁLENOSTI OD IDEÁLNÍ VARIANTY (IH)

𝑰𝑯 =

𝒋=𝟏

𝒏

𝒛𝒊𝒋− 𝒉𝒋𝟐; 𝒊 = 𝟏, 𝟐, . .𝒎

VYPOČÍTÁNÍ VZDÁLENOSTI OD BAZÁLNÍ VARIANTY (BH)

𝑩𝑯 =

𝒋=𝟏

𝒏

𝒛𝒊𝒋− 𝒅𝒋𝟐; 𝒊 = 𝟏, 𝟐, . .𝒎



BOHATSTVÍ 0,204 0,087 0,204

VĚK 0,053 0,080 0,027


NAJDU IDEÁLNÍ HODNOTY KRITÉRIÍ

JEDNÁ SE O MAXIMA KRITÉRIÍ (ŘÁDKŮ)



BOHATSTVÍ 0,204 0,087 0,204

VĚK 0,053 0,080 0,027


NAJDU IDEÁLNÍ HODNOTY KRITÉRIÍ

JEDNÁ SE O MAXIMA KRITÉRIÍ (ŘÁDKŮ)

0,248

0,204

0,080

0,136


PŘITAŽLIVOST (0,248-0,248)² (0,248-0,248)² (0,192-0,248)²

BOHATSTVÍ (0,204-0,204)² (0,087-0,204)² (0,204-0,204)²

VĚK (0,053-0,080)² (0,080-0,080)² (0,027-0,080)²

NEVYROVNANOST (0,120-0,136)² (0,086-0,136)² (0,136-0,136)²


PŘITAŽLIVOST 0 0 0,003136

BOHATSTVÍ 0 0,013689 0

VĚK 0,000729 0 0,002809

NEVYROVNANOST 0,000256 0,0025 0

IH


PŘITAŽLIVOST (0,248-0,248)² (0,248-0,248)² (0,192-0,248)²

BOHATSTVÍ (0,204-0,204)² (0,087-0,204)² (0,204-0,204)²

VĚK (0,053-0,080)² (0,080-0,080)² (0,027-0,080)²

NEVYROVNANOST (0,120-0,136)² (0,086-0,136)² (0,136-0,136)²


PŘITAŽLIVOST 0 0 0,003136

BOHATSTVÍ 0 0,013689 0

VĚK 0,000729 0 0,002809

NEVYROVNANOST 0,000256 0,0025 0

0,000729 + 0,000256 0,013689 + 0,0025 0,003136 + 0,002809

0,0313 0,127 0,0771

IH



BOHATSTVÍ 0,204 0,087 0,204

VĚK 0,053 0,080 0,027


NAJDU BAZÁLNÍ HODNOTY KRITÉRIÍ

JEDNÁ SE O MINIMA KRITÉRIÍ (ŘÁDKŮ)



BOHATSTVÍ 0,204 0,087 0,204

VĚK 0,053 0,080 0,027


NAJDU BAZÁLNÍ HODNOTY KRITÉRIÍ

JEDNÁ SE O MINIMA KRITÉRIÍ (ŘÁDKŮ)

0,192

0,087

0,027

0,086


PŘITAŽLIVOST (0,248-0,192)² (0,248-0,192)² (0,192-0,192)²

BOHATSTVÍ (0,204-0,087)² (0,087-0,087)² (0,204-0,087)²

VĚK (0,053-0,027)² (0,080-0,027)² (0,027-0,027)²

NEVYROVNANOST (0,120-0,086)² (0,086-0,086)² (0,136-0,086)²


PŘITAŽLIVOST 0,003136 0,003136 0

BOHATSTVÍ 0,013689 0 0,013689

VĚK 0,000676 0,002809 0

NEVYROVNANOST 0,001156 0 0,0025

𝐻𝑂𝐷𝑁𝑂𝑇𝑌 0,003136 + 0,002809 0,013689 + 0,0025

0,138 0,0771 0,127

BH

TŘETÍ KROKANEB KOREKTNÍ VYHODNOCENÍ

VYPOČÍTÁNÍ RELATIVNÍHO UKAZATELE VZDÁLENOSTI OD BAZÁLNÍ VARIANTY

𝑼𝑽 =𝑩𝑯

(𝑰𝑯 + 𝑩𝑯)

HODNOTA BOŽSKÝ AIDEN ALEXANDER

IH 0,0313 0,127 0,0771

BH 0,138 0,0771 0,127

IH + BH 0,1693 0,134 0,2041

PRACUJI S HODNOTAMI IH A BH, KTERÉ JSEM SI VYPOČÍTAL V PŘEDCHOZÍM KROKU


IH 0,0313 0,127 0,0771

BH 0,138 0,0771 0,127

IH + BH 0,1693 0,134 0,2041

BH/(IH+BH)

PRACUJI S HODNOTAMI IH A BH, KTERÉ JSEM SI VYPOČÍTAL V PŘEDCHOZÍM KROKU

…AND THE CARRIE GOES TO…


IH 0,0313 0,127 0,0771

BH 0,125 0,0771 0,127

IH + BH 0,1563 0,134 0,2041

BH/(IH+BH) 0,815 0,575 0,622

PAN BOŽSKÝ JE DLE METODY TOPSIS PRO CARRIE MUŽ, KTERÝ SE NEJVÍCE BLÍŽÍ JEJÍMU IDEÁLU.

A TO, ŽE JSME TO VŠICHNI TAK NĚJAK TUŠILI, JE NÁM KONTROLOU.

MÁM MU ZAVOLAT?

CO SE SLOŽITĚJŠÍMI ÚLOHAMI? SOFTWARE!

NENÍ PŘÍLIŠ POZDĚ?

NENÍ, ŘÍKÁTE? NA INTERNETU JE ŘADA SKRIPTŮ DO EXCELU A PROGRAMŮ ZABÝVAJÍCÍCH SE

METODOU TOPSIS – VĚTŠINA VE FORMĚ TRIAL VERZE

JDU NA TO!

JAK SE SPRÁVNĚ ROZHODNOUT ZA POUŽITÍ METODY TOPSIS?

DANIEL KRÁSNÝ© 2014

NAJDETE NA: slideshare.net/vnimatkrasu/

Date post:	12-Jul-2015
Category:	Data & Analytics
Upload:	daniel-krasny
View:	1,181 times
Download:	3 times

Jak se správně rozhodnout za použití metody TOPSIS

Data & Analytics