Методы максиминной стратегии многокритериального принятия решений при неточных оценках и нескольких уровнях критериев в лесопромышленных производственных системах

• Автор: Нгуен Ван Хьеу
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2010
• Место защиты: Санкт-Петербург
• Количество страниц: 165 с. : ил.

Содержание
Введение
Глава 1. Анализ задач многокритериального принятия решений при неточных оценках и нескольких уровнях критериев в лесопромышленных производственных системах
1.1. Принятие решений в лесопромышленных производственных системах
1.2. Постановка задачи многокритериального принятия решений
1.3. Обзор существующих методов многокритериального принятия решений
1.4. Описание метод анализа иерархий - Саати,
1.4.1. Этапы решения задачи многокритериального принятия при помощи МАИ
1.4.2. Обзор модификации метода анализа иерархий
1.5. Модификация метода анализа иерархий с использованием теории случайных множеств
1.5.1. Элементы теории случайных множеств
1.5.2. Правило комбинирования вероятностей событий - Демпстера
1.5.3. Модификация метода анализа иерархий с использованием теории случайных множеств
1.6. Модифицированный метод анализа иерархий с использованием максиминной стратегии критериев
Глава 2 . Новая модификация метода анализа иерархий с использованием теории случайных множеств на основе максиминной стратегии с одним уровнем критериев
2.1. Подход к принятию решений группой экспертов

2.2. Сбор информации о группах критериев и альтернатив посредством процедуры опроса экспертов
2.3. Анализ собранной информации о группах критериев и альтернатив
2.4. Формирование глобального критерия с помощью максиминной стратегии
2.5. Алгоритм вычисления нижней и верхней границ функции глобальной критерия (функции доверия и правдоподобия предпочтений)
2.5.1. Вычисление функции доверия предпочтений
2.5.2. Вычисление функции правдоподобия предпочтений
2.6. Модельный пример о выборе типа обрабатывающего станка
2.7. Ситуация принятия решения при полном отсутствии исходных информаций
2.8. Выводы по главе
Глава 3. Модификация метода анализа иерархий при нескольких уровнях критериев
3.1. Модификация метода анализа иерархий с помощью максиминной стратегии при нескольких уровнях критериев
3.1.1. Процедура опроса экспертов и анализ собранной информации
3.1.2. Алгоритм вычисления функции доверия и правдоподобия
3.1.3. Модельный пример о выборе типа обрабатывающего станка при двух уровня критериев
3.2. Использование сравнительных оценок альтернативных решений
3.3. Выводы по главе
Глава 4. Описание программы и формализация лесопромышленных производственных задач выбора

4.1. Описание программы многокритериального принятия решений при неточных оценках и нескольких уровнях критериев
4. 2. Формализация производственных задач
4.3. Выбор варианта конфигурации производственной цепи
4.4. Выбор варианта конфигурации лесопильного потока
4.4.1. Варианты организации лесопильного потока
4.4.2. Пример варианта конфигурации лесопильного потока
4.5. Выводы по главе
Выводы
Литература
Приложения

множества всех альтернатив подгруппы и затем определить степени их предпочтения в заданной шкале по отношению ко всем оставшимся альтернативам. При этом эксперт сам определяет, для каких подгрупп или подмножеств альтернатив он может определить степени их предпочтения. Наиболее интересной особенностью метода ДП 1/МАИ является то, что предпочтение отдельной подгруппы альтернатив эквивалентно заданию парного сравнения этой подгруппы и всего множества альтернатив. Далее обработка результатов экспертного опроса и вычисление весов альтернатив осуществляется с использованием теории Случайных множеств. При этом в соответствии с правилом комбинирования свидетельств Демпстера [75, 76, 105] вычисляются комбинированные базовые вероятности и определяются функции доверия и правдоподобия для всех подгрупп альтернатив, включая подгруппы, состоящие из одной альтернативы. На основании значений этих функций принимается решение о выборе той или иной альтернативы.
Метод Д111/МАИ позволяет разрешить часть проблем, имеющих место в стандартном МАИ, включая несогласованность матриц парных сравнений, большое количество сравнений при построении матриц парных сравнений, сложность в представлении "незнания" экспертов или ЛГТР.
Пусть имеется множество альтернатив А = {А1,А2,...,АП}, состоящее из п элементов. А также множество критериев С = {С,,С2,...,СГ}, состоящее из г элементов. ЛПР или эксперт, в соответствии с заданным критерием С є С из множества критериев С выделяет некоторое подмножество Вк альтернатив из множества Р0(А) всех подмножеств альтернатив. Тем самым эксперт устанавливает вид предпочтения Вк> А, означающее тот факт, что из всего множества альтернатив подмножество Вк является наиболее предпочтительным подмножеством альтернатив с соответствии с заданным критерием. Выбор экспертом всех альтернатив А > А (т.е. установление предпочтения вида