Скалярные свертки функций выбора в многокритериальных задачах стохастической оптимизации при априорной неопределенности данных

УДК 519.6

СКАЛЯРНЫЕ СВЕРТКИ ФУНКЦИЙ ВЫБОРА В
МНОГОКРИТЕРИАЛЬНЫХ ЗАДАЧАХ СТОХАСТИЧЕСКОЙ
ОПТИМИЗАЦИИ ПРИ АПРИОРНОЙ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ ДАННЫХ
Е.С. Меняйлов* аспирант кафедры 304
Национальным аэрокосмический университет им. Н.Е. Жуковского «ХАИ»

В большинстве работ, посвященных оцениванию искомых величин и функций выбора отсутствует анализ значимости переменных нелинейных моделей с учетом их коррелируемости и точности измерения. Таким образом, возникает необходимость в совершенствовании существующих и разработке новых математических методов оценивания искомых величин и функций выбора в многокритериальных задачах идентификации математических моделей, оптимизации и принятия решений при априорной неопределенности данных.
Данная работа посвящена скалярным сверткам функций выбора в многокритериальных задачах, в случае попарно коррелируемых функций выбора, искомых величин, либо входных данных с учетом точности их измерения, с целью повышения качества процесса оценивания.
В работе получила дальнейшее развитие теория оценивания искомых величин и функций выбора в многокритериальных задачах идентификации математических моделей, оптимизации и принятия решений. Предложен метод синтеза скалярных сверток функцийвыбора для вышеперечисленных задач при априорной неопределенности данных.
Так же в работе получены виды скалярных сверток функций выбора для ряда практических задач, применение которых при синтезе решений с помощью регуляризирующих алгоритмов обеспечит получение стабильных эффективных оценок искомых величин при априорной неопределенности данных. Предложенные скалярные свертки реализованы в интерактивной компьютерной системе поддержки принятия решений «ConceptProSt®».

Список использованных источников
1. Урясьев, С Л. Адаптивные алгоритмы стохастической оптимизации и теории игр [Текст] / Под ред. Ю.М. Ермольева. — М.: Наука, Гл.ред.физ. мат. лиг, 1990.- 184 с.
2. Формирование облика технических систем в условиях неопределенности входных данных на основе методов искусственного интеллекта [Текст] / Е.С. Меняйлов, Е.М. Угрюмова, А.А. Трончук,
С.В. Черныш // Авиационно-космическая техника и технология. - 2014. - Щ (114).-С. 169-174.
*Научный руководитель - д.т.н., проф., М.Л. Угрюмов.