Решение многокритериальных задач оптимизации в условиях неопределенности на основе метода иерархий и теории нечетких множеств

• Автор: Грунина, Галина Сергеевна
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 1998
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 170 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
ЕЛАВА 1. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ РЕШЕНИЯ МНОЕОКРИТЕРИАЛЬНОЙ ЗАДАЧИ ОПТИМИЗАЦИИ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ Введение
ЕЕ Техническая постановка задачи решения
многокритериальной задачи оптимизации в условиях неопределенности Е2. Описание метода анализа иерархий ЕЗ. Метод аддитивной функции полезности
1.4. Сравнение метода аддитивной функции полезности с методом анализа иерархий Е 5. Математическая постановка задачи решения неформализованной многокритериальной задачи оптимизации на основе метода анализа иерархий и теории нечетких множеств Заключение
ЕЛАВА 2. РЕШЕНИЕ МНОЕОКРИТЕРИАЛЬНОЙ ЗАДАЧИ ОПТИМИЗАЦИИ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ Введение
2. Е Формализация нечеткости
2.2. Построение функций принадлежности
2.3. Особенности применения метода анализа иерархий для определения функций принадлежности нечетких множеств.
2.4. Решение многокритериальной неформализованной задачи оптимизации
2.5. Функциональные возможности программного обеспечения, реализующего метод анализа иерархий
Заключение
ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ НЕЧЕТКОГО
ЛОГИЧЕСКОГО РЕГУЛЯТОРА
Введение
3.1. Основные понятия нечеткой логики, используемые при разработке нечеткого регулятора (НЛР)
3.2. Методика разработки и оценки модели нечеткого логического регулятора
3.3. Функциональные возмоясности программного обеспечения, реализующего предложенную методику
3.4. Математическая модель систем управления приводом СИ-КОМ
3.5. Реализация НЛР для позиционирования оптической головки привода СИ-КОМ
Заключение
ГЛАВА 4. ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ НАУЧНО-
ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИХ РАБОТ (НИР)
Введение
4.1. Методика оценки эффективности однотипных НИР
4.2. Оценка эффективности НИР факультета “Информатика и системы управления” МГТУ им. Н.Э. Баумана, представленных на конкурс в 1996 г.

4.3. Оценка эффективности НИР факультета “Информатика и 130 системы управления” МГТУ им. Н.Э. Баумана,
представленных на конкурс в 1997 г
4.4. Оценка эффективности НИР в случае принадлежности 133 работ различным группам
4.5. Методика оценки эффективности НИР в случае 136 принадлежности работ различным группам
4.6. Оценки целей работы “проектирование регулируемого 142 электропривода переменного тока”
Заключение
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ЛИТЕРАТУРА
ПРИЛОЖЕНИЕ
ПРИЛОЖЕНИЕ
ПРИЛОЖЕНИЕ

будет эффективным относительно остающихся неизвестными значений функции полезности объектов по отдельным критериям.
С помощью МАИ можно организовать диалоговые процедуры просмотра множества эффективных ранжирований, подобные известным методам многокритериальной оптимизации.
Для МАИ не требуется допущения о согласованности в предпочтениях, в то время как построение функции полезности при использовании подхода МАП требует транзитивности отношения предпочтений.
Кроме того, при попарных сравнениях в МАИ информация более детализирована и применима в сферах, где существуют неизмеримые показатели.
Подход МАП обладает некоторыми преимуществами, а именно, хорошо развитой методологией для трактовки ситуаций с риском, а также нелинейными функциями полезности [2]. Но в настоящей работе доказывается, что методом анализа иерархий также можно получить функцию полезности.
МАП требует слишком много времени и усилий, а также не обладает преимуществами группового процесса, присущими МАИ. МАИ включает процедуру синтеза множественных суждений, получение приоритетных критериев и нахождение альтернативных решений. Метод позволяет группе людей взаимодействовать по интересующей их проблематике, модифицировать свои суждения и, в результате, объединить групповые суждения в соответствии с основным критерием.
Используя МАИ, можно изменять суждения в пределах иерархии для получения нового набора приоритетов. То есть МАИ позволяет проводить чувствительный анализ к изменениям в суждениях [2].
МАП работает лучше при решении задач, связанных с риском, так как в этом случае правильнее оценивать все параметры как вероятностные.