|
Эта публикация цитируется в 1 научной статье (всего в 1 статье)
Анализ решений
Многокритериальный выбор на основе нечеткой информации
В. Д. Ногин Санкт-Петербургский государственный университет, г. Санкт-Петербург, Россия
Аннотация:
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.
Ключевые слова:
нечеткое множество, многокритериальная оптимизация, многокритериальный выбор, сужение множества Парето, кванты нечеткой информации, скаляризация, целевое программирование.
Образец цитирования:
В. Д. Ногин, “Многокритериальный выбор на основе нечеткой информации”, Искусственный интеллект и принятие решений, 2019, № 2, 50–61
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/iipr169 https://www.mathnet.ru/rus/iipr/y2019/i2/p50
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 44 | PDF полного текста: | 12 | Список литературы: | 1 |
|