Диплом, курсовая, контрольная работа
Помощь в написании студенческих работ

Методы многокритериальной оценки качества информационных систем в условиях неопределенности

Диссертация: Методы многокритериальной оценки качества информационных систем в условиях неопределенности
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Особенностью процессов принятия решений является учет наличия лица, принимающего решения (ЛПР), индивидуального или коллективного, которое стремится к достижению некоторых целей на основе своих предпочтений. Практика принятия решений показывает, что наиболее предпочтительным считается решение, согласованное со структурой предпочтений ЛПР, а также с имеющейся у него информацией о задаче принятия… Читать ещё >

Содержание

  • Глава 1. МОДЕЛИ И МЕТОДЫ ОЦЕНКИ МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОЙ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ
    • 1. 1. Основные понятия и обобщенная классификация задач принятия решений
    • 1. 2. Формальное описание моделей принятия решений
    • 1. 3. Постановки многокритериальных задач принятия решений
    • 1. 4. Характеристики приоритета критериев. Нормализация критериев
    • 1. 5. Статистическая модель однокритериального принятия решений в условиях неопределенности
    • 1. 6. Построение критериев выбора решений для первой ситуации априорной информированности ЛПР
      • 1. 6. 1. Критерий Байеса-Лапласа
      • 1. 6. 2. Критерий минимума среднего квадратического отклонения функции полезности или функции потерь
      • 1. 6. 3. Критерий максимизации вероятности распределения функции полезности
      • 1. 6. 4. Модальный критерий
      • 1. 6. 5. Критерий минимума энтропии математического ожидания функции полезности
      • 1. 6. 6. Критерий Гермейера
      • 1. 6. 7. Комбинированный критерий Рыкова. Объединение критериев Байеса-Лапласа и среднего квадратического отклонения функции полезности (потерь)
    • 1. 7. Построение критериев выбора решений для второй ситуации априорной информированности ЛПР
      • 1. 7. 1. Максиминный критерий Вальда
      • 1. 7. 2. Критерий минимаксного риска Сэвиджа
    • 1. 8. Построение критериев выбора решений для третьей ситуации априорной информированности ЛПР
      • 1. 8. 1. Критерий Гурвица
      • 1. 8. 2. Критерий Ходжеса-Лемана
    • 1. 9. Принципы оптимальности в задачах принятия решений
  • Выводы к главе 1
  • Глава 2. МНОГОКРИТЕРИАЛЬНЫЕ МОДЕЛИ И МЕТОДЫ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В УСЛОВИЯХ СТАТИСТИЧЕСКОЙ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ
    • 2. 1. Модель, постановка задачи принятия решений в условиях неопределенности и обобщенный алгоритм решения задачи
    • 2. 2. Построение комбинированного критерия выбора решений для различных ситуаций априорной информированности ЛПР
    • 2. 3. Обобщенный алгоритм решения многокритериальной задачи при разной априорной информированности ЛПР
    • 2. 4. Снятие статистической неопределенности при оценке качества ИС
  • Выводы к главе 2
  • Глава 3. АЛГОРИТМЫ МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОЙ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ В УСЛОВИЯХ ОПРЕДЕЛЕННОСТИ
    • 3. 1. Модель многокритериальной оценки качества информационных систем в условиях определенности
    • 3. 2. Обобщенный алгоритм оценки и выбора варианта ИС
    • 3. 3. Построение многокритериального описания качества ИС
    • 3. 4. Шкалы оценки значения критериев качества ИС
    • 3. 5. Методические вопросы получения информации о качестве ИС
    • 3. 6. Алгоритм многокритериальной оценки качества ИС
  • Выводы к главе 3
  • Глава 4. ПРИМЕР ВЫБОРА ЛУЧШЕГО ВАРИАНТА ИС
    • 4. 1. Диалоговый алгоритм решения многокритериальной задачи принятия решений при детерминированных и статистических критериях
    • 4. 2. Пример выбора лучшего варианта ИС — варианта корпоративной системы управления предприятием
      • 4. 2. 1. Разработка многокритериального описания свойств вариантов ИС
      • 4. 2. 2. Обобщенный критерий — функциональность
      • 4. 2. 3. Обобщенный критерий у2 — технические параметры
      • 4. 2. 4. Обобщенный критерий у3 — стоимость системы. ^
      • 4. 2. 5. Обобщенный критерий у4 — методология внедрения
      • 4. 2. 6. Обобщенный критерий j>5 — опыт работы в России. ц^
    • 4. 3. Построение агрегированных обобщенных критериальных оценок вариантов ИС
  • Выводы к главе 4

Методы многокритериальной оценки качества информационных систем в условиях неопределенности (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Создание современных систем управления в производственных, финансовых, военных и других областях невозможно без использования информационных технологий, в частности информационных систем (ИС), для обеспечения сбора, обработки, хранения и представления требуемой информации. Внедрение этих технологий и систем порождает проблемы, разрешение которых требует специальных практических расчетов. Сегодня на рынке информационных технологий предлагается богатый выбор технических средств и решений, способных удовлетворить функциональным требованиям заказчиков. Из них можно выбрать приемлемый вариант, руководствуясь логическими рассуждениями.

Данный выбор будет не всегда рациональным с точки зрения достижения всех целей функционирования проектируемой системы. Рациональное обеспечение качества современных систем немыслимо без применения моделей и методов, позволяющих оценивать, исследовать и оптимизировать процессы сбора хранения, обработки и представления информации. Задачу оценки качества и надежности вариантов системотехнических решений приходится решать как на предпроектных стадиях создания систем, так и в процессе их создания и эксплуатации. На каждой стадии необходимо оценивать качество систем, соответствие замыслу, заданным или желаемым требованиям. Множественность вариантов реализации систем, разнообразие условий, в которых должны функционировать системы, оценка качества систем по нескольким критериям — все это усложняет решение задачи оценки и выбора наиболее эффективного варианта системы.

Значения критериев могут зависеть также и от внешних условий, в которых находится система, эти значения могут меняться при различных событиях. Совокупность таких событий, влияющих на значения характеристик качества систем, может интерпретироваться как состояния внешней среды. Эти состояния среды порождают неопределенность, так как заранее неизвестно, какие события произойдут и в каком состоянии и условиях будет находиться система. Неопределенность, заключающаяся в наличии нескольких различных величин оценки одного и того же критерия в зависимости от состояний среды, приводит к необходимости решения многокритериальной задачи оценки значений критериев качества и выбора наилучшего варианта системы в условиях неопределенности.

Особенностью процессов принятия решений является учет наличия лица, принимающего решения (ЛПР), индивидуального или коллективного, которое стремится к достижению некоторых целей на основе своих предпочтений. Практика принятия решений показывает, что наиболее предпочтительным считается решение, согласованное со структурой предпочтений ЛПР, а также с имеющейся у него информацией о задаче принятия решений. В этом случае необходимы процедуры, которые помогают ЛПР формализовать его предпочтения, а принятие решения сводится к сравнению существенных свойств решений и решению задачи выбора.

Важнейшая проблема при решении задач выбора, принятия решений связана с многокритериальностью, отсутствием одного признака, критерия, по которому можно упорядочить решения или выбрать лучшее. Основными способами преодоления многокритериальное&tradeявляются привлечение ЛПР и решение задачи на основе его предпочтений.

Таким образом, существует необходимость в разработке специальных моделей и методов для решения многокритериальных задач выбора при неопределенности, ориентированных на активное участие ЛПР. Эти модели и методы ориентированы на нахождение компромиссного решения, удовлетворяющего в той или иной степени ЛПР.

На основе вышеизложенного можно сделать вывод, что усовершенствование существующих и разработка новых моделей и методов поддержки принятия многокритериальных решений в условиях неопределенности являются важной и актуальной задачей.

Цель работы:

Исследование существующих подходов к решению проблем выбора и разработка новых моделей, методов и алгоритмов для поддержки процессов формирования и выбора сложных решений в условиях неопределенности.

Для достижения этой цели в диссертации были поставлены и решены следующие задачи;

1) Анализ существующих моделей и методов для поддержки процессов многокритериального выбора решений. Выделение основных видов задач выбора при неопределенности и методов их решения.

2) Разработка формальной модели многокритериального выбора решений при неопределенности.

3) Формирование критериев оценки качества решений и постановка задач выбора.

4) Разработка диалоговых алгоритмов решения многокритериальных задач выбора.

5) Исследование свойств и характеристик разработанных моделей, методов и алгоритмов при построении информационных систем. Оценка свойств получаемых решений.

Методы исследования. Для решения поставленных задач исследования были использованы математические методы теории принятия решений и многокритериальной оптимизации, системного анализа и исследования операций, математической статистики и теории статистических решений, методы экспертных оценок.

На защиту выносятся:

1. Формализация задачи принятия решений в виде двухэтапной модели принятия решений в условиях статистической неопределенности при различных ситуациях априорной информированности ЛПР.

2. Диалоговый алгоритм снятия статистической неопределенности для разных ситуаций априорной информированности ЛПР, включающий комбинированный критерий и учитывающий степень доверия ЛПР к априорной информации.

3. Иерархическое многокритериальное описание качества ИС в виде дерева критериев.

4. Обобщенный диалоговый алгоритм решения многокритериальной задачи принятия решений при детерминированных и статистических критериях. Научная новизна. Предложены модели и методы многокритериальной оценки решений в условиях статистической неопределенности, ориентированные на активное использование в диалоговом режиме представлений ЛПР об априорной информации и качестве решений, иерархическое многокритериальное описание качества ИС, диалоговые алгоритмы снятия статистической неопределенности и решения многокритериальной задачи выбора при детерминированных и статистических критериях.

Практическая значимость и результаты внедрения. Практическая значимость работы заключается в создании теоретической основы для построения систем поддержки принятия решений, в использовании ее результатов в деятельности организаций при принятии управленческих решений. Внедрение результатов диссертационного исследования позволило повысить эффективность и качество управленческих решений при разработке информационных систем.

Разработанные модели и методы реализованы, внедрены и используются в практике ОАО «Электромашина», НОУ «Центр Информационных Технологий и Менеджмента» и внедрены в учебный процесс.

Апробация работы. Результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались:

• на IY Международной конференции «Идентификация систем и задачи управления» (SICPRO'2005), Москва, 2005 г.;

• на Y Международной конференции «Идентификация систем и задачи управления» (SICPRO'2006), Москва, 2006 г.;

• на Третьей Международной конференции по проблемам управления, Москва, 2006 г.;

• на семинарах на кафедре автоматизированных систем управления Московского государственного института стали и сплавов (технологического университета).

Публикации. Основные результаты диссертационной работы опубликованы в четырех печатных работах.

По структуре работа имеет следующий вид: введение, глава 1 — обзорная, где рассмотрены известные формальные модели принятия решений, постановки многокритериальных задач принятия решений при определенности и неопределенности, характеристики приоритета критериев, способы нормализации критериев. Проведен обзор основных статистических критериев выбора решений при различных ситуациях априорной информированности ЛИР, описаны принципы оптимальности в задачах принятия решений.

Во второй главе рассматриваются многокритериальные модели и методы принятия решений в условиях статистической неопределенности.

В третьей главе изложен подход к оценке решений в условиях определенности, использующий двухэтапную модель многокритериального иерархического принятия решений, рассматриваются алгоритмы многокритериальной оценки качества ИС в условиях определенности.

В четвертой главе рассмотрен пример выбора лучшего варианта ИС демонстрирующий специфику и возможности предложенных моделей и алгоритмов для решения задач оценки и выбора лучших решений.

В Приложении приведены акты, подтверждающие эффективность внедрения разработанных в диссертации моделей и методов принятия решений, использование результатов в учебном процессе.

Выводы к главе 4.

1. Сформирован обобщенный диалоговый алгоритм решения многокритериальной задачи принятия решений при детерминированных и статистических критериях.

2. Показана эффективность обобщенного диалогового алгоритма решения многокритериальной задачи принятия решений на примере выбора лучшего варианта корпоративной системы управления предприятием.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

В диссертации предложены модели и алгоритмы многокритериальной оценки решений для статистических и детерминированных критериев, ориентированные на активное использование в диалоговом режиме представлений ЛПР о качестве решений. Получены следующие основные научные и практические результаты.

1. Предложена двухэтапная модель принятия решений в условиях статистической неопределенности при различных ситуациях априорной информированности ЛПР.

2. Для первого этапа принятия решений предложен диалоговый алгоритм снятия статистической неопределенности для разных ситуаций априорной информированности ЛПР, включающий комбинированный критерий и учитывающий степень доверия ЛПР к априорной информации.

3. Разработано иерархическое многокритериальное описание качества ИС в виде дерева критериев.

4. Предложен обобщенный диалоговый алгоритм решения многокритериальной задачи принятия решений при детерминированных и статистических критериях.

5. Разработанные алгоритмы показали свою работоспособность и эффективность при решении многокритериальных задач выбора лучшего варианта информационных систем.

Показать весь текст

Список литературы

  1. М.А., Алескеров Ф. Т. Выбор вариантов: основы теории. М.: Наука, 1990. 240 с.
  2. Ф.Т. Локальные модели голосования. Обзор аксиоматических моделей // А и Т, № 10, 2000. С. 3−36.
  3. В. С, Рыков А. А., Рыков А. С. Методы многокритериальной оценки качества ведомственной информационной сети. Вестник Санкт-Петербургского института Государственной противопожарной службы, № 5, 2004
  4. И.В., Елисов Л. Н., Артемьев В. Г. Некоторые проблемы количественной оценки качества информационного обеспечения управленческой деятельности. МНТК «Гражданская авиация на рубеже веков». М.: МГТУ ГА, 2001. с.50
  5. И.В., Елисов Л. Н., Артемьев В. Г. Некоторые процедуры получения количественных оценок показателей качества. МНТК «Гражданская авиация на рубеже веков». М.: МГТУ ГА, 2001. с.49−50
  6. С.А., Буркова И. В., Глаголев А. В., Колпачев В. Н. Задачи распределения ресурсов в управлении проектами. М.: ИПУ, 2002. 64 с.
  7. С.А., Буркова И. В., Колпачев В. Н., Потапенко A.M. Модели и методы распределения ресурсов в управлении проектами. М.: ИПУ, 2004. 86 с.
  8. М.М., Костогрызов А. И., Львов В. М. Инструментально-моделирующий комплекс для оценки качества функционирования информационных систем «КОК»: Руководство системного аналитика. М.: Вооружение. Политика. Конверсия. 2001. — 303 е., 2-е издание
  9. С.Д., Гурвич Ф. Г. Математико-статистические методы экспертных оценок. М.: Статистика, 1980. 263 с.
  10. В.И. Проблемы векторной оптимизации. Исследование операций // Методологические аспекты. М.: Наука, 1972. С. 102−113.
  11. В.И., Беленков В. Г., Синицин И. Н., Рыков А. С. Алгоритмы обработки экспертной информации//Информационные технологии. 2003. № 10, с. 56−60
  12. В.И., Ильясов Д. Ф., Синицын И. Н., Рыков А. С. Многокритериальная оценка качества информационных систем в условиях неопределенности. Безопасность информационных технологий, № 1, 2004, с. 44−54
  13. В.Н., Новиков Д. А. Как управлять проектами. М.: СИНТЕГ-ГЕО, 1997.188 с.
  14. В.Н., Новиков Д. А. Теория активных систем: состояние и перспективы. М.: СИНТЕГ, 1999. 128 с.
  15. Е.С. Исследование операций. Задачи, принципы, методология. М.: Наука, 1988.
  16. Э.Й., Майминас Е. З. Решения: теория, информация, моделирование. М.: Радио и связь, 1981.
  17. Э.Й. Оптимальность в играх и решениях. М.: Наука, 1990. 256 с.
  18. В.Н., Денисов А. А. Основы теории систем и системного анализа. СПб.: СПбГПУ, 2003. 520 с.
  19. Вопросы анализа и процедуры принятия решений. М.: Мир, 1976.
  20. В. А. Системный анализ экономики связи. М.: Радио и связь, 1993.127 с.
  21. В.И., Штильман М. С. Оптимизация в задачах проектирования. М.: Знание, 1982. 64 с.
  22. Ю.Б. Введение в теорию исследования операций. М.: Наука, 1971.383 с.
  23. Ю.И. Системный анализ и исследование операций. М.: Высшая школа, 1996. 336 с.
  24. Ю.А., Травкин С. И., Якимец В. Н. Многокритериальные модели формирования и выбора вариантов систем. М.: Наука, 1986. 296 с.
  25. Л.Г., Кутузов В. А. Экспертные оценки в управлении. М.: Экономика, 1978.
  26. С.В., Ларичев О. И. Многокритериальные методы принятия решений. М.: Знание, 1986. 29 с.
  27. Э.В., Лапига А. Г., Поляков В. В. и др. Оптимизация качества. Сложные продукты и процессы. М.: Химия, 1989. 256 с.
  28. Р.Л. Размещение энергетических объектов- выбор решений. М.: Энергоатомиздат, 1983.
  29. Р.Л., Райфа X. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения. М.: Радио и связь, 1981.
  30. В.Н. Системный анализ и принятие решений. СПб.: Изд-во СПбГТУ, 2000. 190 с.
  31. Е.В., Новиков ДА. Модели и методы оперативного управления проектами. М.: ШУ РАН, 2004. 63 с.
  32. М. Ранговые корреляции. М.: Статистика, 1975.
  33. О.И., Мошкович Е. М. Качественные методы принятия решений. М.: Наука, 1996. 208 с.
  34. О.И. Наука и искусство принятия решений. М.: Наука, 1979. 200 с.
  35. О.И. Теория и методы принятия решений. М.: Логос, 2000,
  36. . Г. Разработка управленческого решения. М.: Дело, 2003. 392 с.
  37. . Г. Экспертная информация: Методы получения и анализа. М.: Радио и связь, 1982. 184 с.
  38. . Г. Экспертные технологии в управлении. М.: Дело, 2004. 400 с.
  39. А.В., Бушенков В. А., Каменев Г. К., Черных О. Л. Компьютер и поиск компромисса. Метод достижимых целей. М.: Наука, 1997. 247 с.
  40. Математические основы управления проектами. / под. ред. Буркова В. Н. М.: Высш. шк, 2005. 423 с.
  41. Многокритериальные задачи принятия решений / Под ред. Д. М. Гвишиани, СВ. Емельянова. М.: Машиностроение, 1978. 192 с.
  42. Н.Н. Математические задачи системного анализа. М.: Наука, 1981.488 с.
  43. Э., Мюллер П. Методы принятия технических решений. М.: Мир, 1990. 208 с.
  44. Д.А., Глотова Н. П. Модели и механизмы управления образовательными сетями и комплексами. М.: Институт управления образованием РАО, 2004. 142 с.
  45. Д.А. Институциальное управление организационными системами. М.: ИПУ РАН, 2004. 68 с.
  46. Д.А. Статистические методы в педагогических исследованиях. М.: МЗ-Пресс, 2004. 63 с.
  47. Д.А. Теория управления организационными системами. М.: Московский психолого-социальный институт, 2005. 584 с.
  48. Ф.И., Тарасенко Ф. П. Основы системного анализа. Томск: Изд-во НТЛ, 1997. 396 с.
  49. В.В. Методы многокритериальной оптимизации. М.: Наука, 1971.
  50. Э.П., Азгальдов Г. Г. Экспертные методы в оценке качества товаров. М.: Экономика, 1974.
  51. JI.А. Системы экстремального управления. М.: Наука, 1974.
  52. А.А. Модель и методы многокритериальной оценки качества и выбора решений при риске. Автореф. канд. диссертации, Воронеж 2006. 17 с.
  53. А.А., Рыков А. С. Алгоритмы обработки экспертной информации для оценки качества информационных систем: Сб. научн. трудов «Экономика, информационные техно-логии и управление в металлургии». М.: МИСиС, 2003. С. 8689.
  54. А.А., Рыков А. С. Двухуровневая модель многокритериальной оценки качества информационных систем в условиях неопределенности: Сб. «Теория активных систем» // Труды международной научно-практической конференции. Т. 1. М.: ИЛУ РАН, 2003. С. 128−130.
  55. А.А., Рыков А. С. Многокритериальная оценка качества информационных систем при неопределенности. Проблемы управления, № 2, 2004, с. 31−39.
  56. А.А., Рыков А. С. Модель оценки характеристик качества информационных систем в условиях неопределенности: Сб. «Теория активных систем» // Труды международной научно-практической конференции. Т. 1. М.: ИПУ РАН, 2003. С. 131−133.
  57. А.А., Рыков А. С. Экспертные алгоритмы оценки качества информационных систем: Сб. «Теория активных систем» // Труды международной научно-практической конференции. Т. 1. М.: ИПУ РАН, 2003. С. 133−135.
  58. А.С., Исходжанов P.P., Рыков А. А. Многокритериальная модель оптимизации портфеля инвестиций // Труды III международной конференции «Идентификация систем и задачи управления» SICPRO'2004, CD. М.: Институт проблем управления, 2004. С. 984−1011.
  59. А.С., Лановец В. В. Система настройки параметров моделей // Труды международной конференции «Идентификация систем и задачи управления» SICPRO'2000, CD. М.: Институт проблем управления, 2000. С. 2193−2199.
  60. А.С. Методы многокритериальной оптимизации // Информационная математика. 2002. № 2. с.63−73.
  61. А.С. Методы системного анализа: многокритериальная и нечеткая оптимизация, моделирование и экспертные оценки. М.: Экономика, 1999. 192 с.
  62. А.С. Методы системного анализа: оптимизация. М.: Экономика, 1999.256 с.
  63. А.С. Модели и методы системного анализа: принятие решений и оптимизация: Учебное пособие для вузов. М.:МИСИС, Издательский дом «Руда и металлы», 2005. — 352 с.
  64. А.С. О диалоговых методах деформируемых конфигураций // Доклады РАН. Т. 375. 2000, № 2.
  65. А.С., Оразбаев Б. Б. Система поддержки принятия решений для управления технологическими агрегатами // Автоматизация технологических процессов и комплексов. Алма-Ата, 1992.
  66. А.С., Пилипенко В. А. Многокритериальная оценка качества систем на основе детерминированных и статистических характеристик. Третья Международная конференция по проблемам управления, Т. 1, М.: Институт проблем управления, 2006. с. 112.
  67. А.С., Пилипенко В. А. Методы оценки качества информационных систем в условиях неопределенности. Системы управления и информационные технологии, № 2.1, 2006, с. 188−192
  68. А.С. Системный анализ: Учебное пособие для практических занятий. М.: МИСиС, 1988.
  69. А.С., Хорошилов В. О., Шевырева М. П., Щипин К. С. Концепция компьютерной системы эпидемиологического надзора за инфекционными заболеваниями. Международный форум «Информатизация процессов охраны здоровья населения -2001», М., 2001. с.54−57
  70. А.С., Хорошилов В. О., Щипин К. С., Рыков А. А. Система прогнозирования на основе многокритериального анализа временных рядов. // Сб. научн. трудов Экономика, информационные технологии и управление в металлургии, М.: МИСиС, 2003, с. 77−79
  71. А.С. Человеко-машинные процедуры решения задач многокритериальной оптимизации // Некоторые вопросы применения вычислительной техники к металлургии. М.: Металлургия, 1985. С. 4−10.
  72. Т., Керне К. Аналитическое планирование и организация систем. М.: Радио и связь, 1991. 224 с.
  73. М.Е. Задачи векторной оптимизации в теории управления. Тбилиси: Мецниереба, 1975.
  74. Системный анализ и принятие решений. Словарь-справочник // Под ред. Волковой В. Н., Козлова В. Н. М.: Высшая школа, 2004. 616 с.
  75. И.М., Статников Р. Б. Выбор оптимальных параметров в задачах со многими критериями. М.: Наука, 1981.
  76. А.И. Квалиметрия. СПб.: Астерион, 2002. 288 с.
  77. Теория выбора и принятия решений. М.: Наука, 1982. 328 с.
  78. Э.А. Влияние процедуры голосования на результат согласованных решений // Информационные технологии, № 7, 2002.
  79. Э.А. Компьютерная поддержка переговоров при согласовании управленческих решений. М.: СИНТЕГ, 2003. 284 с.
  80. Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений. М.: СИНТЕГ, 1998. 376 с.
  81. Э.А. Компьютерная поддержка согласования управленческих решений //Труды межд. конф. «Идентификация систем и задачи управления». М., 2003. 284 с.
  82. Э.А. Компьютерная поддержка формирования целей и стратегий. М.: СИНТЕГ, 2005. 224 с.
  83. Э.А. Субъективность в компьютерной поддержке управленческих решений // Труды межд. конф. «Идентификация систем и задачи управления». М.: СИНТЕГ, 2001. 256 с.
  84. Р.И. Модели принятия решений в условиях неопределенности. М.: Наука, 1981,258 с.
  85. Управление большими системами / Сб. трудов. Вып. 5, М.: ИПУ РАН, 2003.157 с.
  86. Управление большими системами / Сб. трудов. Вып. 7, М.: ИПУ РАН, 2004.113 с.
  87. Управление большими системами / Сб. трудов. Вып. 9, М.: ИПУ РАН, 2004.231 с.
  88. П. Теория полезности для принятия решений. М.: Наука, 1978
  89. В.В. Элементы теории многоцелевой оптимизации. М.: Наука, 1983.
  90. Р. Многокритериальная оптимизация. Теория, вычисления и приложения. М.: Радио и связь, 1992.
  91. Arrow K.J., Hurwitz L. An optimality criterion for decision-making under ignorance // Uncertainty and expectations in economics. Oxford: Basil Blackwell and Mott, 1972.
  92. Arrow K.J., Hurwitz L. A class of solutions for group decision problems // Manag. Sci. 1973. V19, p. 936−946.
  93. Arrow K.J. Social choice and individual values. N.-Y.: Willey, 1951.
  94. Goodman L., Markowitz H. Social welfare functions based on individual rankings // Amer. J. Sociology. 1952. V 58. P. 257−262.
  95. Multiple criteria decision making / Ed. M. Zeleny, Berlin: Springer Verlag, 1976.
  96. Pareto V. Manuale di Economia Politica. Milan (Italy): Societa Editrice Libraria, 1906.
  97. Regenwetter M., Grofman B. Approval voting, Borda Winners and Condorcet Winners: Evidence from seven Elections // Management Science. 1998. V 44. № 4.
  98. Roy B. Multicriteria Methodology for Decision Aiding. Dordrecht: Kluwer Academic Pulisher, 1996.
  99. Rykov A.S. Configuration methods for solving problems of multiobjective optimisation // Preprints of the summer school course on Identification and Optimization oriented for use in adaptive control. Prague (Czech Republic), 1995. P. 89−97.
  100. Rykov A.S., Vinogradova I.I., Kuznetsov A.G. Algorithms and software for multiobjec-tive controller design // Preprints of the spring school on Adaptive and Predictive Control. Oxford (United Kingdom), Oxford University, 1996. P. 69−78.
  101. Rykov A.S., Vinogradova I.I., Kuznetsov A.G. Multiobjective optimisation techniques for computer-aided control systems design. Report, OUEL 2150/97. Oxford (United Kingdom), Department of Engineering Science, University of Oxford, 1997. 53 p.
  102. Rykov A.S., Vinogradova I.I., Kuznetsov A.G. PREDCON: A package for multiobjec-tive controller design // New Trends in Design of Control Systems / Eds. Kozak S., Huba M. El-sevier Science. 1999. P. 55−59.
  103. Rykov A.S., Vinogradova I.I., Kuznetsov A.G. PREDCON: a package for multiobjective controller design // Preprints of the 2th IF AC Workshop on New trends in design of Control Systems. Smolenice (Slovakia), 1997. P. 54−58.
  104. Rykov A.S., Vinogradova I.I. PREDCON package for tuning GPC // Proceedings of 12th International Conference on Systems Engineering, ICSE'97. V. 2. Coventry (United Kingdom), Coventry University, 1997. P. 583−586.
  105. Savage L.I. The foundations of statistics. N.-Y.: Wiley, 1954.
  106. Sen A.K. Social choice theory // Handbook of mathematical economics. V III. Amsterdam- N.-Y.- Oxford- Tokyo- North-Holland, 1986.
  107. Young HP. An axiomatization of Borda’s rule //1. Econ. Theory. 1974. V 9. P.43.52
Заполнить форму текущей работой

На отлично!