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

Искусственный интеллект и принятие решений, 2022, выпуск 4, страницы 3–12 (Mi iipr76)

Оптимальный и рациональный выбор

Алгоритм сужения множества Парето при помощи набора квантов нечеткой информации

В. Д. Ногин

Санкт-Петербургский государственный университет, Санкт-Петербург, Россия

Аннотация: Рассматривается задача многокритериального выбора с числовой векторной функцией на подмножестве векторного пространства в предположении, что ЛПР в процессе выбора использует нечеткое отношение предпочтения. Считается известной информация об этом отношении в виде конечного набора нечетких квантов. Формулируется алгоритм, который за счет этой информации позволяет сузить множество Парето в задаче многокритериального выбора и, тем самым, облегчить окончательный выбор. Работа алгоритма иллюстрируется числовым примером.

Ключевые слова: нечеткие множества, многокритериальный выбор, сужение множества Парето, кванты нечеткой информации.

DOI: 10.14357/20718594220401


 Англоязычная версия: , 2023, 50:6, 610–617

Реферативные базы данных:


© МИАН, 2024