Разработка и исследование моделей принятия решений в интегрированных интеллектуальных системах и их применение для решения экологических задач

• Автор: Целых, Александр Николаевич
• Шифр специальности: 05.13.14, 05.13.16
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2000
• Место защиты: Таганрог
• Количество страниц: 323 с. : ил.

ВВЕДЕНИЕ. ГЛАВА 1. Анализ и классификация моделей принятия решений . Эвристические методы решения многокритериальных задач . Модели принятия решений в интеллектуальных системах . Выводы . ГЛАВА 2. Методы формирования нечетких описаний ситуаций. Разработка моделей и процедур генерации решений. ЗА 3. ГЛАВА 4. Методы структурного описания ситуаций и поиска оптимальных решений на основе нечетких гомоморфных отображений . Особенности интегрированного подхода к моделированию процессов принятия решений . Методы нахождения гомоморфных образов нечетких отношений . Выявление естественного гомоморфизма нечетких отношений . Ранжирование элементов на основе выявления нечетко упорядоченных последовательностей . Построение нечетко упорядоченных фактормножеств на нечетких квази порядках . Моделирование процессов принятия решений на основе гомоморфных отображений нечетких ситуаций . ГЛАВА 5. Процедуры принятия прогнозных решений . Методы моделирования экологического состояния территорий . Модели распространения загрязнений в водоемах3
свертывания векторного критерия в скалярный, которая подкрепляется соображениями здравого смысла ЛПР.


Предполагается, что решение д лучше д, если при переходе от х к х сумма приращений увеличивающихся критериев с номерами i не меньше чем сумма абсолютных величин уменьшения других критериев с номерами . К х x x. Кх x ,,x. Иногда используют принцип выделения главного критерия, согласно которому выделяется один главный критерий и проводится его скалярная максимизация при условии, что уровень остальных критериев не меньше допустимого. Наиболее общим из рассматриваемых принципов оптимизации является принцип максимизации взвешенной суммы критериев, поскольку при соответствующем задании весов вытекают любые из перечисленных подходов. С этой точки зрения он может рассматриваться как универсальный в схеме формального подхода к разрешению неопределенности векторного критерия. Следует отметить, что все вышерассмотренные принципы оптимизации имеют смысл лишь тогда, когда частные критерии к,х, I 1,1, нормализованы и имеют одинаковый приоритет. Поскольку в практических задачах частные критерии обычно имеют различные единицы, необходимо провести их нормализацию, т. Если же эти критерии измеряются в различных шкалах, то необходимо привести их к одной шкале. К1хтах к,х,. Х
Следовательно, требуется свести к минимуму величину отклонения каждого критерия от его максимального значения. При таком формировании обобщенного критерия возникает некоторое несоответствие, связанное с тем, что можно добиться высоких показателей по одним критериям за счет ухудшения показателей по другим. В этом случае значения некоторых частных критериев могут оказаться меньше предельно допустимых значений к1 х к 1доп . Поэтому можно предложить еще один способ образования обобщенного критерия.