|
Эта публикация цитируется в 1 научной статье (всего в 1 статье)
Применение методов поддержки принятия решений для многокритериальной задачи отбора МК
К. К. Абгарянab, В. А. Осиповаb a Вычислительный центр имени А. А. Дородницына Федерального исследовательского центра «Информатика и управление»
Российской академии наук
b Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)
Аннотация:
Рассмотрены вопросы использования методов поддержки принятия решений для
задачи отбора многомасштабных композиций (МК) — вычислительных аналогов
многомасштабных физико-математических моделей, созданных для анализа
различных гетерогенных процессов, связанных с формированием новых композиционных
материалов с заранее заданными свойствами. При решении конкретных задач могут быть
построены разные многомасштабные модели и соответствующие им МК. Возникает вопрос
о сравнении этих моделей, об оценке их эффективности для данной конкретной задачи.
В работе на этапе предсказательного моделирования предлагается методика сравнения
многомасштабных моделей с помощью оценки и отбора соответствующих МК
с использованием методов поддержки принятия решений при многих критериях качества. Для
иллюстрации возможности выбора наилучшей альтернативы при наличии дополнительной
информации о критериях оценки МК рассмотрен модельный
пример, связанный с исследованием электронных и структурных свойств тонких пленок InN
(GaN) на кремниевых подложках.
Ключевые слова:
многомасштабное моделирование, теория принятия решений, критерии качества, альтернатива, методы поддержки принятия решений, многокритериальность, функция ценности.
Поступила в редакцию: 15.11.2018
Образец цитирования:
К. К. Абгарян, В. А. Осипова, “Применение методов поддержки принятия решений для многокритериальной задачи отбора МК”, Информ. и её примен., 13:2 (2019), 47–53
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/ia592 https://www.mathnet.ru/rus/ia/v13/i2/p47
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 200 | PDF полного текста: | 92 | Список литературы: | 31 |
|