АЛГОРИТМ ЭКСПЕРТНОГО ВЫБОРА В ЗАДАЧАХ МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ СЛОЖНЫХ СИСТЕМ

В статье рассматривается применение алгоритма экспертного выбора для решения задач многокритериальной оптимизации сложных систем. На итерациях алгоритма поиска эффективных решений задачи происходит формирование множества допустимых альтернатив, которое затем служит исходным для дальнейших операций выбора. Построение решения для задач многокритериальной оптимизации является трудоемким. Рассматриваемый класс подзадач относится к NP-полным. Поиск решения представляет итерационный процесс, на каждом шаге которого выполняется три этапа поиска. Они включают сужение исходного множества альтернатив решений различными известными методами. К таким методам относится генерация Парето-оптимального множества, на котором впоследствии применяется алгоритм экспертного выбора. Эксперты указывают предпочтения на множестве критериев поставленной задачи. Строится вектор весов критериев, который применяется для оценивания эффективности решений и сужения множества Парето. Привлечение экспертов на итерациях алгоритма достаточно трудоемкий процесс, поэтому необходимо формализовать правила, по которым определяется такая необходимость. Предлагается учитывать изменение значения отклонения оценок решений по функции максимального правдоподобия на итерациях. Предпочтения экспертов на итерациях алгоритма могут изменяться. При увеличении показателя отклонения оценок решений при поиске выше критического, задаваемого лицом, принимающим решения, предлагается привлекать экспертов к оцениванию важности критериев поставленной задачи. На первом шаге алгоритма такая необходимость также существует. Рассматривается задача планирования операций и показывается эффективность ее решения с использованием подхода, описываемого предложенным алгоритмом. Построены кривые зависимостей количества альтернатив с применением третьего этапа алгоритма и без его применения на этапах поиска. Сравнение этих кривых позволяет сделать вывод об эффективности использования алгоритма экспертного выбора на базе экстраполяции экспертных оценок по функции максимального правдоподобия для многокритериальной оптимизации сложных систем.

1. Курченкова Т.В. Информационная технология в задаче планирования расписаний действий производственно-экономических систем / Т.В. Курченкова, Д.В. Сысоев, О.В. Курипта // Вестник Воронежского государственного технического университета, 2011. –Т. 7. –№ 4. – С. 127-129.

2. Курченкова Т.В. Модель поставок продукции производственно – экономической системы / Т.В. Курченкова, О.Ю. Лавлинская // Моделирование, оптимизация и информационные технологии, 2014. № 4 (7). С. 18.

3. Модели выбора недоминируемых вариантов в численных схемах многокритериальной оптимизации / С.В. Белокуров, Ю.В. Бугаев, С.А. Максина, Ю.С. Сербулов, С.В. Чикунов. – Воронеж: Изд-во “Научная книга”, 2005. – 199 с.

4. Сербулов Ю.С. К вопросу выбора решений в численных схемах многокритериальной оптимизации / Сербулов Ю.С., Курченкова Т.В., Курченков О.А. // Теория конфликта и ее приложения: Материалы V-й Всероссийской научно-технической конференции. Часть I / Сост. И. Я. Львович, Ю. С. Сербулов; АНОО ВПО ВИВТ; РосНОУ (ВФ). – Воронеж: Научная книга, 2008. – С. 273-274.

5. Сысоев В.В. Принятие решений в многокритериальных задачах. / В.В. Сысоев, А.А. Кадет. – Воронеж: ВТИ, 1982; деп. в ВИНИТИ 1982, N 416 – 82 с.

6. Величко С. В. Математические модели принятия решений выбора и распределения ресурсов в информационных системах управления / С.В. Величко, С.А. Редкозубов, Ю.С. Сербулов // Воронеж: Воронежский государственный университет, 2004. – 218 с.

7. Акамсина Н.В. Метод и алгоритм оптимальной декомпозиции сложных систем / Н.В. Акамсина, О.А. Коновалов, А.В. Лемешкин // Экономика и менеджмент систем управления, 2016. – Т. 19. – № 1. – С. 73-80.

8. Лавлинская О.Ю. Модели принятия решений в задаче синтеза учебного плана / О.Ю. Лавлинская, Т.В. Курченкова // Вестник Воронежского института МВД России, 2009. –№ 1. – С. 136-143.