Содержание
- 2. Содержание Исторические аспекты Постановка задачи многокритериального выбора Принцип Эджворта-Парето Эвристические методы поиска «наилучшего» решения Основы аксиоматического
- 3. Истоки J. Borda (1871) M. Condorcet (1785) F. Edgeworth (1881) V. Pareto (1906)
- 4. Постановка задачи многокритериального выбора (в терминах решений) ЗМКВ: 〈X, f, PX〉 X – множество возможных решений
- 5. Постановка задачи многокритериального выбора (в терминах векторов) ЗМКВ: 〈Y, PY 〉 Y = f(X) – множество
- 6. Множество Парето Pf(X) = {x*∈X| не существует x*∈X : f(x) ≥ f(x*)} P(Y) = {y*∈Y |
- 7. Аксиомы «разумного» выбора Аксиома 1 ( аксиома исключения доминируемых векторов) y1 , y2 ∈ Y :
- 8. Принцип Эджворта-Парето Предположим, что в процессе выбора ЛПР следует аксиоме Парето. Тогда для любого множества выбираемых
- 9. Геометрическая иллюстрация
- 10. Выводы 1. Если ЛПР выбирает хотя бы один вектор за пределами множества Парето P(Y), то оно
- 11. Эвристические методы отыскания «наилучшего» решения Методы ранжирования (J. Borda, M.Condorcet, A. Copeland), МАИ (T. Saaty), ELECTRE
- 12. Методология сужения множества Парето Гафт М.Г., Озерной В.М. Подиновский В.В. и Вик.В. Ларичев О.И. Ногин В.Д.
- 13. Свойство произвольной пары парето-оптимальных векторов Пусть Y ⊂ Rm. Для любых двух векторов y,y’∈ P(Y) существуют
- 14. «Квант» информации Самый простой способ сужения множества Парето – это исключение какого-то одного вектора из пары
- 15. Развитие идеи Для того чтобы сужение было «заметным» необходимо ограничить рассмотрение таким классом задач многокритериального выбора,
- 16. Предположения Будем считать, что значения критериев измеряются в количественных шкалах (отношений, разности, интервалов). Рассматриваемый класс задач
- 17. Аксиомы «разумного» выбора Исключение доминируемых векторов Транзитивность отношения предпочтения Согласованность отношения предпочтения с критериями Инвариантность отношения
- 18. Оценка сверху При выполнении аксиом 2-4 неизвестное отношение PY строгого предпочтения ЛПР является конусным с острым
- 19. Геометрическая иллюстрация P^(Y)
- 20. Построение «нового» критерия Новый критерий f^ отличается от «старого» f лишь компонентами группы B: f0^(x) =
- 21. Использование набора «квантов» информации Получены условия непротиворечивости подобной информации. В случае конечного Y разработан алгоритм построения
- 22. Полнота конечного набора «квантов» информации Доказано, что с помощью конечного непротиворечивого набора «квантов» информации можно получить
- 23. Обобщение и развитие Более общие шкалы для измерения значений критериев Нечеткое отношения предпочтения PY и/или нечеткое
- 24. Персональная страница в Интернет На русском языке: http://www.apmath.spbu.ru/ru/staff/nogin На английском языке: http://www.apmath.spbu.ru/en/staff/nogin
- 25. Литература Айзерман М.А., Алескеров Ф.Т. Выбор вариантов. Основы теории. – М.: Наука, 1990, 236 с. Березовский
- 26. Литература Ларичев О.И. Наука и искусство принятия решений. – М.: Наука, 1979. Ларичев О.И. Теория и
- 27. Литература Ногин В.Д. Принятие решений в многокритериальной среде: количественный подход. М.: Физматлит, 2005, 2-е изд. Ногин
- 28. Литература Озерной В.М., Гафт М.Г. Методологи решения дискретных многокритериальных задач // Многокритериальные задачи принятия решений. М.:
- 29. Литература Подиновский В.В., Ногин В.Д. Парето-оптимальные решения многокритериальных задач. − М.: Наука, 1982, 255 с. Салуквадзе
- 30. Литература Miettinen K. Nonlinear multiobjective optimization. Kluver, 1999. Noghin V.D. Estimation of the set of nondominated
- 32. Скачать презентацию