RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Нечеткие системы и мягкие вычисления // Архив

Нечеткие системы и мягкие вычисления, 2018, том 13, выпуск 1, страницы 17–35 (Mi fssc37)

Эта публикация цитируется в 3 статьях

Многокритериальная оценка альтернатив на основе теории полезности в условиях неопределенности предпочтений лица, принимающего решения

В. А. Шакиров

Братский государственный университет, г. Братск

Аннотация: Предложено развитие методов многокритериальной теории полезности для случая неопределенности предпочтений лица, принимающего решения, в отношении ценности оценок по критериям и важности критериев. Рассмотрены основные этапы методов многокритериальной теории полезности MAUT, MAVT. Предложены процедуры построения нечетких однокритериальных функций полезности и ценности. Предложен подход к определению полезности исходов альтернатив при точных, интервальных и нечетких оценках по критериям, а также при описании последствий функцией плотности распределения вероятностей. Рассмотрен подход к определению шкалирующих коэффициентов в условиях неопределенности предпочтений лица, принимающего решения. В результате применения предложенного подхода при аддитивной функции полезности или ценности, может быть сформирована система линейных уравнений с нечеткими коэффициентами. Для ее решения предлагается использовать подход, основанный на представлении системы нечетких линейных уравнений в виде множества систем интервальных уравнений, получаемых при разбиении нечетких множеств по $\alpha$-уровням. Результат внешнего оценивания множества решений интервальной системы линейных уравнений позволит установить интервалы изменения шкалирующих коэффициентов в условиях неопределенности предпочтений ЛПР и, далее, получить нечеткие шкалирующие коэффициенты многокритериальных функций полезности, ценности.

Ключевые слова: принятие решений, теория полезности, нечеткое число, интервал, система уравнений.

УДК: 519.812:510.22

PACS: 07.05.Mh

MSC: 91B06

Поступила в редакцию: 13.12.2017
Исправленный вариант: 14.04.2018

DOI: 10.26456/fssc37



Реферативные базы данных:


© МИАН, 2024