Многокритериальный метод множеств идентификации

Предлагается многокритериальный метод идентификации и прогнозирования для математических моделей имитационного типа при наличии нескольких критериев качества (функций ошибок). Необходимость в многокритериальной постановке возникает, например, в случае, когда требуется принять во внимание ошибки с совершенно различным, несводимым в один показатель, генезисом, а также в случае отсутствия необходимой информации о классе помех в данных. В работе рассматривается метод множеств идентификации, основанный на аппроксимации и визуализации многомерного графика функции ошибок идентификации, а также множеств субоптимальных параметров. Применение этого метода позволяет использовать дополнительные преимущества многокритериального подхода: строить и визуально исследовать границу и эффективное множество идентификации (границу и множество Парето для критериев качества), различные представления множеств эффективных и субэффективных по Парето сочетаний параметров, а также соответствующие им прогнозные трубки траекторий. Для аппроксимации предлагается использовать метод глубоких ям, позволяющий строить метрические эпсилон-сети со свойствами, близкими к оптимальным, а также многофазные методы аппроксимации оболочки Эджворта–Парето. Для визуализации предлагается использовать подход диалоговых карт решений. Многокритериальный метод позволяет получить и обосновать многовариантное решение задач идентификации и прогнозирования не только на основе исследования устойчивости оптимального решения по параметрам (робастности по данным), но и устойчивости по выбранному набору критериев качества идентификации в их совокупности (робастности по заданной совокупности функционалов). Библ. 23. Фиг. 7.