Information technology for solving the multi-criteria decision-making problem using the modified Fuzzy TOPSIS method

Abstract

The relevance of the research topic is determined by the need to effectively solve multi-criteria decisionmaking problems in conditions of fuzzy information. In this regard, the creation of information technologies that would enable the user to select and use the most effective multi-criteria decision-making methods in conditions of fuzzy information is an important problem. The purpose of the study was to develop information technology for solving the multi-criteria decision-making problem using the modified Fuzzy Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (FTOPSIS) method based on the use of different metrics and the results of group expertise, which increases the reliability of the obtained decisions. Within the framework of the study, an analysis of the most popular multi-criteria decision-making methods, in particular, methods using the fuzzy set apparatus, was carried out. The article analyses different popular metrics for estimating the distances between a fuzzy positive ideal solution and a fuzzy negative ideal solution in the FTOPSIS method. A technique is proposed for comparing the results of applying different methods, in particular, FTOPSIS using triangular and trapezoidal fuzzy numbers, TOPSIS with triangular and trapezoidal fuzzy numbers for determining criteria weights, which makes it possible to analyse the scale of deviations between the obtained results and to assess the quality of the experts' work. The obtained results expand the possibilities of using TOPSIS and FTOPSIS methods for decision-making in conditions of multi-criteriality and uncertainty. As a practical application of the developed information technology and the modified FTOPSIS method, the article solves the problem of selecting the best of popular risk management standards in IT projects. This will increase the effectiveness of risk management in conditions of uncertainty and incompleteness of information, improve the validity of decisions made, as well as adapt the risk management process to specific conditions of each individual IT project.

Актуальність теми дослідження зумовлена потребою ефективного розв’язання задач багатокритеріального прийняття рішень в умовах нечіткої інформації. У зв’язку з цим важливою проблемою є створення інформаційних технологій, які б надавали можливість користувачу обирати і застосовувати найбільш ефективні методи багатокритеріального прийняття рішень в умовах нечіткої інформації. Метою дослідження була розробка інформаційної технології розв’язання задачі багатокритеріального прийняття рішень модифікованим методом Fuzzy Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (FTOPSIS) на основі використання різних метрик і результатів групової експертизи, що підвищує достовірність отриманих рішень. У межах дослідження проведено аналіз найпопулярніших методів багатокритеріального прийняття рішень, зокрема методів, що використовують апарат нечітких множин. У статті проведено аналіз різних популярних метрик для оцінки відстаней між нечітким позитивним ідеальним розв’язком та нечітким негативним ідеальним розв’язком в методі FTOPSIS. Запропоновано методику для порівняння результатів застосування різних методів, зокрема FTOPSIS із застосуванням трикутних та трапецієвидних нечітких чисел, TOPSIS з трикутними та трапецієвидними нечіткими числами для визначення ваг критеріїв, що надає можливість проаналізувати масштаби відхилень між одержаними результатами та оцінити якість роботи експертів. Отримані результати розширюють можливості використання методів TOPSIS і FTOPSIS для прийняття рішень в умовах багатокритеріальності та невизначеності. Як практичне застосування розробленої інформаційної технології і модифікованого методу FTOPSIS у статті розв’язується задача вибору найкращого з популярних стандартів управління ризиками в ІТ-проєктах. Це дозволить підвищити ефективність ризикменеджменту в умовах невизначеності та неповноти інформації, підвищити обґрунтованість прийнятих рішень, а також адаптувати процес управління ризиками до специфічних умов кожного окремого ІТ-проєкту.