автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.18, диссертация на тему:Синтез функций выбора на итерациях поиска в численных моделях многокритериальной оптимизации

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. ЗАДАЧИ ОТСЕВА НЕХУДШИХ РЕШЕНИЙ НА ИТЕРАЦИЯХ ПОИСКА В ЧИСЛЕННОЙ ОПТИМИЗАЦИИ ПО СОВОКУПНОСТИ КРИТЕРИЕВ.

1.1 Специфические особенности выбора решений в моделях оптимизации.

1.2 Возможности применения аппарата теории выбора для отсева решений на итерациях поиска.

1.3 Модели отсева решений на итерациях поиска, основанные на существующих механизмах выбора.

1.4 Моделей экспертных оценок и возможности их использования для отсева на итерациях поиска.

1.5 Общие требования к архитектуре автоматизированной системы поддержки принятия решения.

1.6 Выводы и задачи исследования.

ГЛАВА 2. ПАРАМЕТРИЧЕСКИЙ СИНТЕЗ ФУНКЦИЙ ВЫБОРА НА ИТЕРАЦИЯХ ПОИСКА.

2.1 Построение оптимального набора функций и механизмов выбора.

2.2 Разработка моделей и алгоритмов выбора на итерациях поиска.

2.2.1 Алгоритм "Парето-спуск".

2.2.2 Модель многокритериальной оптимизации путем перераспределения плотности вероятности.

2.2.3 Алгоритм экспертного выбора на базе экстраполяции экспертных оценок по функции максимального правдоподобия.

ГЛАВА 3. СТРУКТУРНЫЙ СИНТЕЗ ФУНКЦИЙ ВЫБОРА НА ИТЕРАЦИЯХ ПОИСКА.

3.1. Ситуации выбора для многокритериальных численных схем.,

3.2 Обобщение типовых схем выбора.

3.3 Построение адаптивных процедур выбора на итерациях поиска

ГЛАВА 4. ПРОГРАММНЫЙ ЭКСПЕРИМЕНТ И МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА ВЫБОРА РЕШЕНИЙ НА ИТЕРАЦИЯХ ПОИСКА.

4.1 Системная модель выбора решений для класса задач многокритериальной оптимизации. ПМК "Vector ХР".

4.2 Программный эксперимент и исследование построенных моделей, алгоритмов и ситуаций выбора.

4.2.1 Анализ предложенных функций выбора.

4.2.2 Анализ предложенных ситуаций выбора.

4.2.3 Анализ условий существования построенных механизмов и ситуаций выбора.

4.3 Апробация и результаты внедрения в сфере социального управления.

Актуальность темы. Эффективность функционирования любой системы существенно повышается при использовании на этапах синтеза, анализа и принятия решений оптимизационных методов, позволяющих в данной конкретной ситуации получать лучшие в некотором смысле из возможных решений.

В последние годы в развитии САПР, АСУ, АСНИ все большую актуальность приобретают автоматизированные модели поддержки принятия решения в условиях неопределенности и наличия конфликта, в основе которых лежат эффективные адаптивные процедуры, построенные на основе интерактивного диалога с пользователем. Это связанно с тем, что исследуемые системы (технические, экономические, технологические и др.) описываются достаточно большим количеством присущих им признаков и индивидуальных свойств, которые вступают в процессе функционирования в сложные зависимости между собой.

Большинство моделей многокритериальной оптимизации работают с набором данных большой размерности, причем мощность исходного множества решений существенно возрастает на итерациях поиска, и, если не отбрасывать части решений и не контролировать мощность этого множества, то ограниченные возможности памяти вычислительной среды не позволяют завершить процесс оптимизации.

Существующие способы такого ограничения основываются в основном на случайном выборе, или различных способах дискретизации [8, 45, 58, 78, 82]. При этом нет объективных обоснований - почему был сделан выбор той или иной части множества вариантов. Поэтапный поиск решений и проводимый на нем выбор описывается разнородными способами формализации, привязанными к конкретному используемому методу.

В то же время в настоящее время активно развивается новое научное направление - теория выбора, позволяющая строить эффективные функции и механизмы выбора на множестве любой мощности, учитывать структуру и специфические его особенности, оценивать на ранних стадиях принятия решения эффективность работы того или иного способа выбора, принимать обоснованные и взвешенные решения, привлекая помимо мощного математического аппарата богатый опыт экспертов.

Следует отметить, что функция выбора представляет собой наиболее естественное, универсальное и удобное описание для анализа концепции выбора. Отсюда определяется необходимость выражения в терминах функций выбора результатов, формируемых на других языках теории принятия решений в моделях многокритериальной оптимизации.

Важным в этих условиях является принятие окончательного решения на сформированном множестве недоминируемых альтернатив, которое может иметь существенную мощность. Выбор единственного решения в этом случае может сделать только компетентный в данной области человек - эксперт, поэтому здесь целесообразно привлечение человеко - машинных способов выбора, основанных на использовании методов экспертных оценок [39, 65, 67, 105]. Это позволило бы уже на итерациях поиска существенно повысить эффективность численных схем оптимизации, предотвращая отбрасывание "хороших" в некотором смысле решений и в то же время сокращая размерность решаемой задачи.

Численная реализация моделей многокритериальной оптимизации -как правило трудоемкая и кропотливая работа, требующая больших временных затрат, использования громоздких численных схем, связанная со значительным объемом вычислений и требующая соответствующее программное и математическое обеспечение. Существующие программные комплексы, как правило, характеризуются узкой направленностью, связанной с конкретной предметной областью и жестко заложенными численными схемами и алгоритмами.

Все это также определяет необходимость разработки алгоритмического и программного обеспечения этапов синтеза и анализа сложных технических систем в рамках инвариантных процедур многокритериальной оптимизации, с учетом специфики выбора проектных решений на этапах поиска.

Диссертационная работа выполнена в Воронежской государственной технологической академии в рамках госбюджетной НИР (№ гос. регистрации 01960007318) по теме № 1.6.2 «Моделирование, выбор и принятие решений в структурно-параметрическом представлении функционирования многоцелевых систем применительно к теории конфликта» (№ гос. регистрации 01.2001.16818).

Цель работы. Целью работы является разработка эффективного набора функций и механизмов выбора, обеспечивающих построение адаптивных человеко-машинных процедур отсева решений на итерациях поиска в численной оптимизации по совокупности критериев, с инвариантными свойствами к предметной области.

Поставленная цель достигается посредством решения следующих задач:

- проведение анализа существующих моделей и методов для задачи выбора на множестве недоминируемых решений на итерациях поиска;

- параметрический и структурный синтез функций и механизмов выбора в моделях численной многокритериальной оптимизации по совокупности критериев с адаптивными процедурами отсева и инвариантными свойствами;

- исследование возможностей моделей экстраполяции экспертных оценок и построение на их основе функций выбора;

- построение структурно-логических моделей и алгоритмов типовых ситуаций выбора на этапах формализации моделей многокритериальной оптимизации, поиска и принятия решения;

- построение эффективных численных алгоритмов оптимизации по совокупности критериев с условиями отсева на итерациях поиска, их тестирование на ЭВМ;

- разработка программно-методического комплекса поддержки принятия решений в условиях численной оптимизации по совокупности критериев, проведение вычислительного эксперимента и апробация полученных результатов в реальных практических задачах.

Методы исследования. В качестве теоретической и методологической основы диссертационного исследования использованы методы системного моделирования, теории векторной оптимизации, теории выбора и принятия решения, математического программирования, а также методы экстраполяции экспертных оценок.

Научная новизна. В результате проведенного диссертационного исследования получены следующие результаты, характеризующие его научную новизну.

Разработан эффективный набора функций и механизмов выбора, обеспечивающий построение адаптивных человеко-машинных процедур отсева решений на итерациях поиска в численной оптимизации по совокупности критериев, с инвариантными свойствами к предметной области. В том числе:

- предложен эффективный набор функций и механизмов выбора, для применения в адаптивных процедурах отсева на итерациях поиска, позволяющий повысить качество получаемых решений;

- построена функция выбора на базе моделей экстраполяции экспертных оценок и предложено применение ее на итерациях поиска в моделях многокритериальной оптимизации;

- построены структурно-логические модели и алгоритмы типовых ситуаций выбора на этапах формализации моделей многокритериальной оптимизации, поиска и принятия решения;

- разработана численная схема перераспределения плотности вероятности, отличающаяся тем, что на этапах поиска в моделях многокритериальной оптимизации, предложено использовать блоки выбора, на базе построенных функций и ситуаций выбора;

- построены и теоретически обоснованы эффективные алгоритмы поиска в моделях многокритериальной оптимизации на множестве Парето большой мощности.

- разработан программно-методический комплекс поддержки принятия решений в условиях численной оптимизации по совокупности критериев "Vector ХР", проведен вычислительный эксперимент и апробация полученных результатов в реальных практических задачах.

Практическая значимость работы. В результате исследований разработан программный комплекс (ПМК) поддержки принятия решений "Vector ХР", использование которого целесообразно для решения различных задач синтеза, анализа и принятия решений. Предложенный программный комплекс реализует предложенный в работе человеко-машинные процедуры, имеет открытую архитектуру и модульную структуру, что обеспечивает возможность его совместного использования с различными видами САПР, АСУ, АСНИ, а также эффективного использования при решении моделей многокритериальной оптимизации широкого класса объектов. Эффект достигается за счет уменьшения общего времени и увеличения качества результатов поиска.

Разработанный ПМК "Vector ХР" прошел апробацию и практическое внедрение в сфере социального управления, в Воронежском областном центре занятости, внедрен в учебный процесс на кафедре математического моделирования информационных и технологических систем Воронежской государственной технологической академии и зарегистрирован в Воронежском центре научно-технической информации (ВЦНТИ), о чем имеется соответствующий информационный листок. 9

Внедрение результатов диссертационной работы подтверждается соответствующими актами.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих научно-технических конференциях и семинарах:

Всероссийской научно-технической конференции "Информационные технологии и системы" (Воронеж, 1993 г.); XXXIII, XXXIV, XXXV, XXXVI отчетных научных конференциях ВГТА за 1994 г., 1995 г., 1997 г., 1998 г. (г. Воронеж, ВГТА); региональном межвузовском семинаре "Процессы теплообмена в машиностроении" (Воронеж, 1995г); научной конференции молодых ученых, аспирантов и студентов (Воронеж, 1998г); Российском молодежном научном симпозиуме "Молодежь и проблемы информационного и экологического мониторинга" (Воронеж, 1996г.); всероссийской научно-практической конференции "Охрана и безопасность-2001" (Воронеж, ВИ МВД РФ, 2001г.)

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 16 печатных работ, в том числе 7 статей.

Структура работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, выводов по работе, списка литературы из 106 наименований. Работа изложена на 152 страницах машинописного текста (основной текст занимает 138 страниц), содержит 45 рисунков и 3 таблиц.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате выполнения диссертационного исследования получены следующие основные научные и практические результаты:

1. Синтезирован эффективный набор функций и механизмов выбора, для применения в адаптивных процедурах отсева на итерациях поиска, позволяющий решать задачи многокритериальной оптимизации путем прямого обобщения известных численных схем оптимизации.

2. Построена функция и механизм выбора на базе моделей экстраполяции экспертных оценок, позволяющая привлекать к процессу выбора экспертов в начале поиска, распространяя их предпочтения на все дальнейшие итерации поиска на основе линейной функции полезности.

3. Синтезирована функция и механизм выбора, реализующие модель анализа контрастных точек, что дает возможность получить асимптотически равномерное распределение точек множества Парето на итерациях при любой конечной выборке. Численный эксперимент подтвердил адекватность такого подхода.

4. Синтезированы структурно-логические и алгоритмические модели типовых ситуаций выбора для класса задач многокритериальной оптимизации, использующие предложенные функции выбора и их механизмы и позволяющие ЛПР эффективно управлять процессом поиска решений на любых его этапах.

5. Предложена и протестирована численная схема многокритериальной оптимизации путем перераспределения плотности вероятности, отличающаяся тем, что на итерациях поиска в ней используются блоки отсева, на базе построенных функций и ситуаций выбора;

6. Построен и теоретически обоснован эффективный алгоритм "Па-рето-спуск", для поиска и отсева решений в моделях многокритериальной оптимизации на множестве большой мощности.

139

7. Разработан программно-методический комплекс поддержки принятия решений в условиях численной оптимизации по совокупности критериев "Vector ХР", на базе которого проведен вычислительный эксперимент и апробация полученных результатов в реальных практических задачах, которые подтверждают адекватность предложенных в работе моделей и алгоритмов.

8. Результаты исследований внедрены в Воронежском областном центре занятости и в учебный процесс Воронежской государственной технологической академии, на кафедре "Математического моделирования информационных и технологических систем".

1. Bandler W. Fuzzy power sets and fuzzy implication operators / W. Bandler, L. Kohout // Fuzzy Sets and Systems. 1980. - № 4. - P. 13-30.

2. Barrett C.R. On choosing rationally when preferences are fuzzy / C.R Barrett, P.K. Pattanaik, M. Salles // Fuzzy Sets and Systems. 1990. - № 34. - P. 197 -212.

3. Bellman R.E. Decision-making in a fuzzy environment / R.E. Bellman, L.A. Zadeh // Management Sci. 1970. - № 17. - P. 141-164.

4. Devroye L. A Note on Finding Convex Hulls via Maximal Vectors // Inf. Proc. Letters. 1980. - № 1. - P. 33-39.

5. Kaufmann A. Fuzzy Mathematical Models in Engineering and Management Science / A. Kaufmann, M.M. Gupta // Amsterdam: North-Holland. 1988. -195p.

6. Kim K.U. The liberal paradox and the Pareto set / K.U. Kim, F.W. Roush H Math, Soc, Sci. 1985. - № 9. - P. 24-31.

7. Postnikov A.G. Tauberian Theory and Its Applications, Proc // Steklov Institute, AMS, Providence. 1980. - 212p.

8. Wan Y.N. On the algebraic criteria for Pareto optima // Topology. 1977. -№ 16.-P. 35-43.

9. Winker P. Random Orders // Order. 1985. - 132p.

10. Аврамчук Е.Ф. Системное моделирование как машинный метод исследования сложных систем управления / Е.Ф. Аврамчук, Б.Ф. Фомин // Изв. ЛЭТИ. Научн. тр. / Л.: ЛЭТИ: им. В. И. Ульянова (Ленина). 1981. - Вып. 287.-С. 12-18.

11. Аврамчук Е.Ф. Технология системного моделирования / Е.Ф. Аврамчук, А.А. Вавилов, С.В. Емельянов; Под общ. ред. С.В. Емельянова М.: Машиностроение // Берлин: Техник. - 1988. - 520с.

12. Айвазян С.А. Статистическое исследование зависимостей // М: Металлургия. 1968. - 214с.

13. Айзерман М.А. Выбор вариантов: основы теории / М.А. Айзерман, Ф. Т. Алескеров // М.: Наука. 1990. - 240 с.

14. Айзерман М.А. Некоторые аспекты общей теории выбора лучших вариантов / М.А. Айзерман, А.В. Малишевский // Автоматика и телемеханика. — 1981.- №2.-С. 20-32.

15. Айзерман М.А. Некоторые новые задачи общей теории выбора // Автоматика и телемеханика. 1984. -№ 9. - С. 5-44.

16. Алиев Р.А. Производственные системы с искусственным интеллектом / Р.А. Алиев, Н.М. Абдикеев, М.М. Шазназаров // М.: Радио и связь. 1990. -264с.

17. Андреев В.Н. Принятие решений. Теория и применение в лесном хозяйстве / В.Н. Андреев, Ю.Ю. Герасимов // Иоэнсуу: Изд-во университета Йоэнсуу.- 1999.-200с.

18. Анисимов В.И. Диалоговые системы схемотехнического проектирования / В.И. Анисимов, Г.Д. Дмитриевич, К.Б. Скобельцын; Под ред. В.И. Ани-симова // М.: Радио и Связь. 1988. - 288с.

19. Барндорф-Нильсен О. О распределении числа элементов многогранной выборки, принадлежащей заданному слою / О. Барндорф-Нильсен, М. Соболь // Теория вероятности и ее приложения. 1966. - т. XI - Вып. 2 - С. 1234.

20. Батищев Д.И. Многокритериальный выбор с учетом индивидуальных предпочтений / Д.И. Батищев, Д.Е. Шапошников // ИПФ РАН. Нижний Новгород. 1994. - 92с.

21. Беллман Р. Принятие решений в расплывчатых условиях / Р. Беллман, JI. Заде // Вопросы анализа и процедуры принятия решений // М.: Мир.1976.-С. 172-215.

22. Белокуров С.В. Алгоритм равномерного разрежения множества Парето / С.В. Белокуров, Ю.В. Бугаев //Материалы XXXIY отчетной научной конференции за 1994 год: Сб. науч. трудов / Воронеж: Воронеж, технол. ин-т. -1994.-С. 43-46.

23. Белокуров С.В. Отбор наилучших решений в численных методах векторной оптимизации // Информационные технологии и системы. Технологические задачи механики сплошных сред: Сб. науч. трудов / Воронеж: Воронеж. гос. ун-т. 1992. - С. 39-42.

24. Белокуров С.В. Построение процедур принятия решения методом экстраполяции экспертных оценок /С.В. Белокуров, Ю.В. Бугаев // Математическое моделирование технологических систем: Сб. науч. трудов / Воронеж: Воронеж, гос. технол. акад. 1997. - С. 31-34.

25. Белокуров С.В. Применение препроцессорной технологии при разработке учебных программ / С.В. Белокуров, И.О. Павлов // Актуальные проблемы информационного мониторинга: Сб. науч. трудов / Воронеж: Воронеж. гос. технол. акад. 1998. - С. 15-17.

26. Белокуров С.В. Проблема выбора оптимальных трибологических аспектов // СЛАВЯНТРИБО-4. Трибология и технология. Международный научно практический симпозиум / С-Пб. - 1997. - С. 14-17.

27. Белокуров С.В. Программно методический комплекс поддержки принятия решений для технологических систем. - Информационный листок № 212-95.- Воронеж.: ЦНТИ. - 1995.-Зс.

28. Белокуров С.В. Разработка программной оболочки по экстраполяции экспертных оценок / С.В. Белокуров, Д.Б. Десятов // Материалы XXXIII отчетной научной конференции за 1993 год: Сб. науч. трудов / Воронеж: Воронеж. технолог, ин-т. 1994. - С. 31-34.

29. Березовский Б.А. Задача наилучшего выбора / Б.А. Березовский, А.В. Гнедин // М.: Наука. 1984. - 196с.

30. Бешелев С.Д. Экспертные оценки / С.Д. Бешелев, Ф.Г. Гурвич // М.: Наука. 1973.-79с.

31. Бонв Б.Е. Автоматизация дискретного производства / Б.Е. Бонв, Г.Й. Бохачев, И.К. Бояджиев, под ред. Е.И. Семенова, Л.И. Волчкевича. // М.: Машиностроение, София: Техника. 1987. - 376с.

32. Булгаков С.С. Автоматизированный тестовый контроль производства БИС / С.С. Булгаков, Д.Б. Десятов, С.А. Еремин, В.В. Сысоев // М.: Радио и связь.-1992.- 192 с.

33. Бурков В.Н. Большие системы: моделирование организационных механизмов // М.: Наука. 1989. - 354с.

34. Бусленко Н.П. Лекции по теории сложных систем / Н.П. Бусленко, Калашников В.В., И.Н. Коваленко // М.: Сов. Радио. 1973. - 439с.

35. Вагин В.Н. Дедукция и обобщение в системах принятия решений // М.: Наука.- 1988.-384 с.

36. Вилкас Э.Й. Оптимальность в играх и решениях // М: Наука. 1990. -256с.

37. Герасимов Ю.Ю. Математические методы и модели в расчетах на ЭВМ. Применение в лесоуправлении и экологии / Ю.Ю. Герасимов, В.К. Хлюстов // М. Московский государственный университет леса. 2001. - 260с.

38. Гнедин А.В. Эффективная остановка на Парето оптимальном варианте. // Автоматика и телемеханика. - 1983. - № 3. - С. 87-95.

39. Гохман О.Г. Экспертное оценивание // Воронеж: Воронеж, гос. ун-т. -1991.- 152с.

40. Гусейн-Заде С.М. Задача выбора и оптимальное правило остановки последовательности испытаний // Теория вероятности и ее приложения. 1966. -t.XI. -№ 3. - С. 65-78.

41. Десятов Д.Б. Автоматизированная система диагностического анализа и контроля качества технологического процесса "Стан-БИС" / Д.Б. Десятов, В.В. Сысоев // Информационный листок N 222-93. Воронеж: ЦНТИ. -1993.-Зс.

42. Десятов Д.Б. Автоматизированная система экстраполяции экспертных оценок качества проектных вариантов "EXTRA" / Д.Б. Десятов, В.В. Сысоев. // Информационный листок N 223-93. Воронеж: ЦНТИ. - 1993. - Зс.

43. Десятов Д.Б. Метод экстраполяции экспертных оценок качества на основе принципа максимального правдоподобия / Д.Б. Десятов, В.В. Сысоев, М.С. Чирко // Надежность и контроль качества. 1984. - №12. - С. 12-15.

44. Джоффрион А. Решение задач оптимизации при многих критериях на основе человеко-машинных процедур / А. Джоффрион, Дж. Дайер, А. Файн-берг // Вопросы анализа и процедуры принятия решений / М.: Мир. 1976.1. С. 126-145.

45. Дубов Ю.А. Многокритериальные модели формирования и выбора вариантов систем / Ю.А. Дубов, С.И. Травкин, В.Н. Якимец // М.: Наука. 1986. -214с.

46. Дэйвисон М. Многомерное шкалирование // М.: Финансы и статистика. 1988.-254с.

47. Дюбуа Д. Теория возможностей. Приложения к представлению знаний в информатике / Д. Дюбуа, А. Прад // М: Радио и связь. 1990. - 288с.

48. Евтушенко Ю.Г. Методы решения экстремальных задач и их применение в системах оптимизации // М., Наука. 1982. - 196с.

49. Емельянов С.В. Модели и методы векторной оптимизации / С.В. Емельянов, В.И. Борисов, А.А. Малевич // Итоги науки и техники. Техническая кибернетика / М.: ВИНИТИ. 1973. - т.5. - С. 386^48.

50. Исследование и разработка математических моделей оптимизации и принятия решений при проектировании / Отчет Воронежский технологический институт; Рук. Темы В.В. Сысоев; N ГР 01830018099 // Воронеж. -1983.-34 с.

51. Калмыков С.А. Методы интервального анализа / С.А. Калмыков, Ю.И. Шокин, З.Х. Юлдашев // Новосибирск: Наука. 1986. - 222 с.

52. Каплинский А.И. Моделирование и алгоритмизация слабоформализо-ванных задач выбора наилучших вариантов систем / А.И. Каплинский, И.Б. Руссман, В.М. Умывакин // Воронеж: Изд-во ВГУ. 1990. - 168 с.

53. Катулев А.Н. Современный синтез критериев в задачах принятия решений / А.Н. Катулев, В.Н. Михно, JI.C. Виленчик // М.: Радио и связь. 1992. -120с.

54. Кини P.JI. Принятие решения при многих критериях: замещения и предпочтения / P.JI. Кини, X. Рай фа Пер. с англ. И М.: Радио и связь. 1981.560с.

55. Китаев Н.Н. Групповые экспертные оценки // М.: Знание. 1975. - 64с.

56. Кузьмик П.К. Системы автоматизированного проектирования / П.К. Кузьмик, В.Б. Маничев // Кн. 5: Автоматизация функционального проектирования /М.: Высш. шк. 1986. - 141с.

57. Ларичев О.И. Выявление экспертных знаний / О.И. Ларичев, А.И. Ме-читов, Е.М. Мошкович, Е.М. Фуремс // М.:Наука. 1989. - 128с.

58. Ларичев О.И. Методы многокритериальной оценки альтернатив // ВНИИСИ. 1978. - вып.5. - С. 5-30.

59. Ларичев О.И. Наука и искусство принятия решений // М: Наука. 1979.- 200с.

60. Ларичев О.И. Объективные модели и субъективные решения // М.: Наука. 1987. - 144с.

61. Льюс Р.Д. Игры и решения. / Р.Д. Льюс, X. Райфа // М.: Изд-во иностранной литературы. 1961. - 642с.

62. Макаров И.М. Теория выбора и принятия решений / И.М. Макаров, Т. М. Виноградская, А.А. Рубчинский, В.Б. Соколов // М.: Наука. 1982. - 328с.

63. Месарович М. Общая теория систем: математические основы / М. Ме-сарович, Я. Такахара Пер. с англ. // М.: Мир. 1978. - 341с.

64. Методы принятия решений и процедуры планирования: Отчет ВНИИ-СИ; Рук. темы: Д. М. Гвишиани, С. В. Емельянов; N ГР 78030947 // М. 1978.- 102с.

65. Миллер Г. Магическое число семь плюс или минус два. О некоторых пределах нашей способности перерабатывать информацию // М.: Инженерная психология. 1964. - С. 192-225.

66. Миркин Б.Г. Анализ качественных признаков и структур. // М.: Статистика. 1980. - 319с.

67. Миркин Б.Г. Проблема группового выбора // М.: Наука. 1974. - 256с.

68. Миркин Б.Т. Многокритериальные задачи принятия решений // М.: Машиностроение. 1978. - 234с.

69. Моисеев Н.Н. Математические задачи системного анализа // М.: Наука. 1981.-487с.

70. Моисеев Н.Н. Неформальные процедуры и автоматизация проектирования // М.: Знание. 1979. - 64с.

71. Озерной В.М. Принятие решений // Автоматика и телемеханика. 1971. -№11. -С. 106-121.

72. Подиновский В.В. Парето-оптимальные решения многокритериальных задач / В.В. Подиновский, В.Д. Ногин // М.: Наука. 1982. - 250с.

73. Пустыльник Е.И. Использование линейной модели для экстраполяции экспертных оценок / Е.И. Пустыльник, В.В. Сысоев, М.С. Чирко // Автоматизация проектирования // М.: МДНТП. 1981. - С. 46 -50.

74. Пустыльник Е.И. Об одном методе экстраполяции экспертных оценок. / Е.И. Пустыльник, В.В. Сысоев, М.С. Чирко // Экономика и математические методы. 1983. - вып.4. - С. 716-717.

75. Руа Б. Классификация и выбор при наличии нескольких критериев // Вопросы анализа и процедуры принятия решений / М.: Мир. 1976. - С. 80107.

76. Сербулов Ю.С. Модели выбора и распределения ресурсов технологических систем в условиях их замещения и конфликта: Диссертация д-ра техн. Наук // Воронеж: Воронеж, гос. технол. акад. 1999. - 306с.

77. Сысоев В.В. Автоматизированное проектирование линий и комплексов оборудования полупроводникового и микроэлектронного производства // М.: Радио и связь. 1982. - 120с.

78. Сысоев В.В. Автоматизированный тестовый контроль производства

79. БИС / В.В. Сысоев, Д.Б. Десятов, С.С. Булгаков, С.А. Еремин // М.: Радио и связь.-1992.- 192с.

80. Сысоев В.В. Некоторые вопросы анализа конфликта в структурном представлении систем // Информационные технологии и системы / Воронеж: Воронеж, гос. технолог, акад. 1997. - № 2. - С. 54-60.

81. Сысоев В.В. Об одном способе получения вероятностных оценок при ранжировании готовых проектов /В.В. Сысоев, Е.И. Пустыльник // Автоматизация проектирования производственных систем / Воронеж: Воронеж, политехи. ин-т. 1984. - С.3-7.

82. Сысоев В.В. Практикум по курсу "Основы САПР при проектировании технологических предприятий" / В.В. Сысоев, Д.Б. Десятов, Е.М. Полищук, О.А. Гордиенко, С.А. Гусева / Воронеж: Воронеж, технол. ин-т. 1990. -45с.

83. Сысоев В.В. Системное моделирование многоцелевых объектов // Методы анализа и оптимизации сложных систем / М.: ИФГП РАН. 1993. - С.80.88.

84. Сысоев В.В. Структурные и алгоритмические модели автоматизированного проектирования производства изделий электронной техники // Воронеж: Воронеж, технол. ин-т. 1993. - 207с.

85. Тамм Б.Г. Анализ и моделирование производственных систем / Б.Г. Тамм, М.Э. Пуусепп, P.P. Таваст; Под общ. ред. Б.Г. Тамма // М.: Финансы и статистика. 1987. - 191с.

86. Фишберн П.С. Теория полезности для принятия решений / Пер. с англ. // М.: Наука. 1977. - 352с.

87. Фон Нейман Дж. Теория игр и экономическое поведение / Дж. Фон Нейман, О. Моргенштерн // М.: Наука. 1970. - 707с.

88. Цветков В. Д. Системно структурное моделирование и автоматизация технологической подготовки производства // М.: Энергия. - 1975. - 137с.

89. Шкуркин Ю.П. Автоматизация управления в гибких производственных системах / Шкуркин Ю.П., Брискин А.З., Калитич Г.И. // К.: Техника. -1988.- 182с.

90. Шоломов. Логические методы исследования дискретных моделей выбора // М: Наука. Гл. ред. физ. мат. лит. - 1989. - 287с.

91. Штойер Р. Многокритериальная оптимизация // М.: Радио и связь. -1992.-243с.

92. Экенроде Р.Т. Взвешенные многомерные критерии. Статистические измерения качественных характеристик // М.: Наука. 1974. -256 с.

93. Экспертные системы: состояние и перспективы / Под ред. Д.А. Поспелова // М.: Наука. 1989. - 152 с.

94. Наименование внедренной работы «Программно-методический комплекс поддержки принятия решений в условиях численной оптимизации по совокупности критериев "Vector ХР"».

95. Вид внедрения: ПМК "Vector ХР" ориентированный на работу на IBM совместимых ЭВМ.

96. Преподаватель каф. ИТО ВИ МВД, С.В. Белокуроврешений в условиях конфликта критериев

97. Руководители: от областного центра занятости Околелых И,В., от ВГТА - доц. Десятов Д.Е.

98. В результате внедрения подсистемы экспертного анализа и принятия решений в условиях конфликта критериев получен социальный эффект за счет повышения качества работы с безработными, которые являются незащищенными слоями населения.

99. Представители ВГТА Представители

100. Руководитель темы, доцект Воронежского областного

101. J^^^BEz^ Д. Б.Десятов центра занятости населения1. Нач. отдела1. И, В. Околелых