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.
Algorithm of the expert choice for the solution of problems of multicriteria optimization of the complex systems is considered. On iterations of an algorithm of search of effective solutions of a task there is a formation of a set of admissible alternatives which then serves as initial for further operations of the choice. Creation of the decision for tasks of multicriteria optimization a difficult problem. Is considered class of subtasks belongs to NP full. Search of the decision represents iterative process; each step contains three stages of search. They include narrowing of an initial set of alternatives by various known methods. Generation of the Pareto-optimal set belongs to such methods. On him the algorithm of the expert choice is applied subsequently. Experts specify preferences on a set of criteria of an objective. The vector of scales of criteria which is applied to estimation of efficiency of decisions and narrowing of a great number of Pareto is under construction. Involvement of experts on iterations of an algorithm rather labor-intensive process therefore it is necessary to formalize rules by which such need is determined. It is offered to consider change of value of a deviation of estimates of decisions on function of maximum likelihood on iterations. Preferences of experts on iterations of an algorithm can change. At increase in an indicator of a deviation of estimates of decisions by search above critical, set by the person who make decisions it is offered to involve experts in estimation of importance of criteria of an objective. On the first step of an algorithm such need also exists. The task of planning of operations is considered. Is shown the efficiency of her decision with use of the approach described by the offered algorithm. Curves of dependences of quantity of alternatives with application of the third stage of an algorithm and without its application at search stages are constructed. Comparison of these curves allows to draw a conclusion on efficiency of use of an algorithm of the expert choice on the basis of extrapolation of expert estimates on function of maximum likelihood for a multicriteria optimization of the complex systems
The authors declare that there are no conflicts of interest present.