Способ преобразования множества возможных решений в теории принятия решений

Autor

  • Micola Pogozhikh Харьковский государственный университет питания и торговли ул. Клочковская, 333, г. Харьков, Украина, 61051, Ukraine https://orcid.org/0000-0002-0835-4896
  • Marina Sofronova Харьковский государственный университет питания и торговли ул. Клочковская, 333, г. Харьков, Украина, 61051, Ukraine https://orcid.org/0000-0001-7052-4860
  • Dmitry Panasenko Национальный технический университет «Харьковский политехнический институт» ул. Кирпичева, 2, г. Харьков, Украина, 61002, Ukraine https://orcid.org/0000-0002-4794-8144

DOI:

https://doi.org/10.15587/2313-8416.2017.118284

Słowa kluczowe:

теория принятия решений, многокритериальная задача, множество возможных решений, выпуклая оболочка

Abstrakt

Рассматривается задача многокритериального выбора, которая вначале сводится к однокритериальной, а затем – к задаче линейного программирования. Для эффективного решения задачи предлагается способ преобразования множества возможных решений (соответствующей области допустимых решений) путем исключения из рассмотрения заведомо неперспективных альтернатив с возможность дальнейшего их направленного перебора. Приводятся численные результаты работы алгоритма при наличии от трех до пяти критериев

Biogramy autorów

Micola Pogozhikh, Харьковский государственный университет питания и торговли ул. Клочковская, 333, г. Харьков, Украина, 61051

Доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой

Кафедра физико-математических и инженерно-технических дисциплин

Marina Sofronova, Харьковский государственный университет питания и торговли ул. Клочковская, 333, г. Харьков, Украина, 61051

Кандидат физико-математических наук, доцент

Кафедра физико-математических и инженерно-технических дисциплин

Dmitry Panasenko, Национальный технический университет «Харьковский политехнический институт» ул. Кирпичева, 2, г. Харьков, Украина, 61002

Ассистент

Кафедра компьютерные и радиоэлектронные системы контроля и диагностики

Bibliografia

Poltavskiy, A. В., Semenov, S. S., Burba, A. A. (2014). Metody prinyatiya resheniy pri razrabotke obyektov slozhnykh tekhnicheskikh sistem [Methods of making the devlopment of objects complex technical systems]. Dual technologies, 3 (68), 38–46.

Optner, S. A. (1969). Sistemnyy analiz dlya resheniya delovykh i promyshlennykh problem [System analysis for solving business and industrial problems]. Moscow: Soviet radio, 216.

Samarskyi, A. A., Mihailov, A. P. (2001) Matematicheskoye modelirovaniye: Idei. Metody. Primery [Mathematical Modeling: Ideas. Methods. Examples]. Moscow: Fizmatlit, 320.

Urubkov, A. R., Fedotov, I. V. (2011). Metody i modeli optimizatsii upravlencheskikh resheniy [Methods and models for optimizing management decisions]. Moscow: Delo ANKH, 240.

Churakov, E. P. (2004). Matematicheskiye metody obrabotki eksperimental'nykh dannykh v ekonomike [Mathematical methods for processing experimental data in the economy]. Moscow: Finance and Statistics, 240.

Geoffrion, A. M., Dyer, J. S., Feinberg, A. (1972). An Interactive Approach for Multi-Criterion Optimization, with an Application to the Operation of an Academic Department. Management Science, 19 (4), 357–368. doi: 10.1287/mnsc.19.4.357

Rosenberg, R. (1967). Simulation of genetic populations with biochemical properties. Ann Arbor: University of Michigan.

Nogin, V. D. (2008). Problema suzheniya mnozhestva Pareto: podkhody k resheniyu [The problem of narrowing the Pareto set: approaches to solving]. Artificial Intelligence and Decision Making, 1, 98–112.

Sobol, S. M., Statnikov, R. B. (2006). Vybor optimal'nykh parametrov v zadachakh so mnogimi kriteriyami [The choice of optimal parameters in problems with many criteria]. Moscow: Drofa, 175.

McMullen, P., Shephard, G. (1971). Convex Polytopes and the Upper Bound Conjecture. Cambridge: Cambridge University Press.

Gil, N. I., Sofronova, M. S. (2009). Ob odnom podkhode k postroyeniyu vypukloy obolochki konechnogo mnozhestva tochek v Rn [On an approach to the construction of the convex hull of a finite set of points in Rn ]. Artificial intelligence, 4, 30–36.

##submission.downloads##

Opublikowane

2017-12-30

Numer

Dział

Technical Sciences