Многокритериальный выбор на основе нечеткой информации

В работе предлагается новый метод решения задачи многокритериальной оптимизации числовой вектор-функции на нечетком множестве. Функция принадлежности нечеткого допустимого множества присоединяется к первоначальному набору критериев, что позволяет исходную задачу многокритериальной оптимизации трактовать как задачу поиска подходящего компромиссного (парето-оптимального) решения относительно расширенного набора критериев. Предполагается, что имеется лишь нечеткая информация о предпочтениях ЛПР в виде квантов информации. На первом этапе “наилучший” компромисс ищется на основе аксиоматического подхода, с помощью которого осуществляется сужение множества Парето. Результатом сужения является нечеткое множество с функцией принадлежности, которая определяется на основе использованной нечеткой информации. На втором этапе полученная функция принадлежности добавляется к имеющемуся расширенному набору критериев, после чего для решения вновь образованной многокритериальной задачи применяется процедура ее скаляризации, реализующая идею целевого программирования.