RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Искусственный интеллект и принятие решений // Архив

Искусственный интеллект и принятие решений, 2014, выпуск 2, страницы 89–101 (Mi iipr350)

Анализ решений

Множество Парето для критериев эффективности, представленных стохастическими и нечеткими данными

Ю. А. Зак


Аннотация: Рассмотрены многокритериальные подходы для сравнения, ранжирования и выбора наиболее эффективных решений среди альтернатив в ситуациях, когда критерии эффективности каждой из них представлены функциями распределения случайной величины или нечеткими множествами. Предложены методы по- строения множества Парето для векторных критериев эффективности, представленных случайными величинами или нечеткими множествами, учитывающие степень допускаемого риска и предпочтения экспертов и лица, принимающего решение.

Ключевые слова: многокритериальная оптимизация, стохастические критерии эффективности, нечеткие множества, множество Парето, сравнение и ранжирование.



Реферативные базы данных:


© МИАН, 2024