Разработка программного обеспечения для реализации метода аналитической иерархии

Целью дипломной работы является разработка программного обеспечения, которое позволяет определить наиболее целесообразное, приоритетное решение из всех представленных альтернатив, методом анализа иерархий, для любых задач принятия решений в условиях определенности.
В качестве архитектурного решения - использован язык программирования Python.

При необходимости, работа может быть оперативно переделана и доработана под нужную область. Имеется 2 варианта работы, на русском и украинском языках. Имеются исходные файлы реализации программы, презентация(за дополнительную плату).
Работа была защищена в 2014 году на оценку "Отлично" в одном из Украинских Вузов. ...

Введение 6
1 АНАЛИТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ 8
1.1 Обоснование актуальности разработки программного средства 8
1.2 Описание предметной области 8
1.2.1 Принятие решений в условиях определенности 9
1.2.2 Метод аналитической иерархии 10
1.2.3 Методика применения 10
1.2.4 Моделирование проблемы в виде иерархии 11
1.2.5 Расстановка приоритетов. 13
1.3 Постановка задачи 13
1.4. Описание технических и программных средств разработки 14
1.4.1. Язык программирования Python 14
1.4.2. Набор «привязок» графического фреймворка Qt для языка программирования Python 14
1.4.3. Дополнительные необходимые модули и их назначение 15
2 РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ 17
2.1 Создание объектной части с использованием PyQt Designer 17
2.2 Импорт необходимых модулей 19
2.3 Обработка сигналов и событий 21
2.4 Работа с иерархическими структурами 23
2.5 Алгоритмы работы и назначения созданных функций 24
2.6 Устранение потребности установки интерпретатора Python с нужными библиотеками пользователям Windows для работы с программным обеспечением. 32
2.7 Обзор работоспособности и сравнения программного продукта и существующих технологий 34
3 ОХРАНА ТРУДА 44
3.1. Требования к производственным мебели на рабочих местах с ВДТ 44
3.2. Основные нормативные документы по охране труда пользователей ПК 46
3.3. Технические средства профилактики нарушений состояния здоровья специалистов-компьютерщиков 52
3.4. Требования к специалистам по обслуживанию и ремонту ЭВМ 57
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 59
ПЕРЕЧЕНЬ ССЫЛОК 60
ПРИЛОЖЕНИЕ 6

Принятие решений - это специфический, жизненно важный процесс человеческой деятельности, направленный на выбор наилучшего варианта действий.
Выбор конечного единого компромиссного решения с учетом различных критериев достаточно сложной задачей при планировании и принятии решений.
В дипломной работе задачи принятия решений будут разрешаться в условиях определенности. Принятие решений в условиях определенности сводится к решению задач векторной оптимизации. Существует несколько методов решения задач многокритериальной оптимизации. Будет использован метод аналитической иерархии.
Метод аналитической иерархии (МАИ), разработанный известным американским математиком Томасом Саати, с успехом используется для решения многих практических задач на различных уровнях планирования. Согласно этому методу выбор приоритетных решений осуществляется с помощью парных сравнений.
MAI успешно применяется во многих отраслях: так, например, есть опыт применения его при распределении энергии в промышленности, выдвижении кандидатов на выборы, проектировании цен на нефть, проектировании самолетов, как инструмента для измерения качества и при стратегическом планировании будущего корпораций, поскольку оно требует от специалистов учета и согласованности многих критериев. Все это убеждает, что MAI - математически обоснованный подход для получения шкалы отношений при решении сложных проблем.
Существуют программные продукты, реализующие метод аналитической иерархии, но все они были созданы для частного пользования. Например, разработан шаблон Excel ch14AHP.xls [13] для решения задач принятия решений в которых максимальный размер матриц сравнения ограничен размером 8х8. Однако этот шаблон не входить в пакет MS Ofice и его тяжело найти.
Кроме того автоматизировать данный метод достаточно сложно из-за отсутствия постоянства в количестве проведенных вычислений при решении задач различной сложности. Поэтому существующие продукты имеют ряд недостатков, например ограниченность по количеству входных данных для задач принятия решений

e