Многокритериальные решения при объективных моделях. Подход исследования операций
Выбери формат для чтения
Статья: Многокритериальные решения при объективных моделях. Подход исследования операций
Загружаем конспект в формате pdf
Это займет всего пару минут! А пока ты можешь прочитать работу в формате Word 👇
3
1.
,
:
,
-
,
.
-
-
.
,
.
,
,
,
.
-
,
-
,
:
,
.
,
.
,
.
:
,
;
;
.
.
,
.
.
,
.
,
-
,
.
,
:
,
,
.
.
,
.
,
.
,
,
59
.
2.
,
,
-
.
,
.
.
.
[1],
-
,
.
:
1)
2)
3)
;
;
.
.
1.
.
.
,
.
,
,
,
«
,
,
» [2].
,
.
.
-
,
,
,
,
.
2.
.
,
.
.
[2]
,
.
,
.
60
-
.
,
.
),
-
.
:
(
.
,
:
.
3.
.
,
,
,
,
.
-
.
.
[2].
-
,
.
,
(
)
.
,
.
,
.
.
,
,
-
.
.
,
.
[2],
-
.
3.
,
,
.
61
.
.
,
.
?
.
-
,
.
.
;
,
,
-
[3].
.
.
-
,
,
?
.
;
.
,
,
-
.
:
-
,
,
,
.
.
,
.
-
,
.
,
,
-
.
.
62
•
,
—
-
,
.
•
,
.
,
.
.
4.
:
?
«
—
».
50-
.
«
—
—
.
»
1)
2)
3)
:
;
;
.
,
—
«
»
-
,
-
14.
—
-
.
.
-
,
—
.
:
,
.
;
-
,
,
.
,
.
63
1,0
0,5
-
|1
2 •©•
100
<
300
500
-
-
II
100
. 14.
300
500
,
«
-
»
.
-
: 1)
(
«
»
);
,
2)
(
) [4].
—
.
:
,
.
-
.
.
,
,
.
,
,
,
,
,
,
.
.
64
.
,
.
—
—
,
,
,
.
,
,
(
. 15).
.
.
,
-
.
max
mm
max
mm
. 15.
—
5.
-
,
,
.
.
,
1958 .
.
.
.
,
—
,
[5],
-
,
,
,
.
,
,
—
,
65
,
,
.
,
,
.
-
.
(
,
,
).
,
.
,
.
-
.
-
,
,
.
,
,
,
.
.
.
-
,
.
,
.
,
,
,
(
).
,
.
,
,
,
.
,
.
66
,
.
-
6.
.
.
-
.
.
,
.
-
,
,
.
:
.
,
;
,
;
—
: \ —
-
.
,
-
0,5
,
(
. 16).
/
(xi
1).
-
/
/
/
/
/
\
/
/
/
7 /
/
/
/ !
J',
/ // / /
,
^/
0,5
/
/
/
/
1 ^1
. 16.
: Ci —
( %).
-
/
/ / //
/
D
/ / / / \/
// / / /'/ /
///\
/ / / / / ./ / / / /\
( %);
,
.
;
(
-
.
).
67
:
Ci= 0,1 :, + 0,9x2;
2= 0,5xi + 0,5x2.
S (
.
. 17)
-
S
.
(
),
(
10).
-
,
S.
,
-
S
.
( , 45, , 25)
(0, 5,0, 5)
0,25
. 17.
1
"
0,5
0,75
1 Ci
S
7.
(
70-
)
[6],
-
.
.
,
.
.
.
.
-
:
Ci 24 -
( %);
( %);
( %);
(
).
68
-
(
.
),
.
-
. 3
,
.
3
Ci
4
1
-2,74
8,16
3,28
2,24
2
0,57
9,00
2,81
5,27
3
1,81
8,88
2,64
6,54
7,18
8,16
1,88
1,21
. 3
,
,
,
-
.
.
, . .
,
,
.
,
-
.
,
. 3,
. 18,
(
)
(
,
-3 -,
10 -,
)
.
-
3,5 -,
. 18.
69
—
.
-
,
,
.
.
,
.
-
.
:
-
,
-
.
8.
,
.
,
,
,
-
,
-
'^
.
.
. 16,
;
,
,
D
,
.
-
(
.
)
.
* ( .
«
.
).
-
,
.
,
.
,
.
,
,
,
.
9.
.
,
,
70
.
;
.
[13].
,
,
.
.
- ,
-
,
[14 ].
10.
,
,
.
D
:
,
-
;
Ci,
.
:
I
—
^u^j'
(j=l,...,n);
-
-
.
:
X
D,
.
,
,
.
-
-
.
11.
,
(
,
-
),
.
71
,
,
,
,
.
(
):
•
;
,
-
;
•
,
;
-
;
•
.
(
):
•
(
),
,
;
)
-
(
;
,
;
•
,
;
.
^
[3], [7].
-
.
.
12.
,
,
.
.
.=2:w,c,,
-
(1)
1=1
Ci —
)
(i=l,...,N); Wi —
:
0ii).
,
ii(i=l,...,N).
,
wi
D
(1),
,
.
,
,
-
.
,
.
(
.
.
,
.
74
;
,
-
),
-
15.
,
,
,
.
. 19.
-
-
( — ) [10].
(
. 19).
.
.
-
(
)
.
:
?
(
),
-
^
.
-
.
(
-
)
(
).
?
:
(
Yi),
.
Y2
.
,
.
Y2
.
,
Y2
Y2
,
(
(
.
. 19),
Yi
Yi ,
)
. .
75
,
.
-
-
,
.
,
.
,
,
,
.
16.
.
-
-
:
.
STEM -
[11].
-
,
(
.
).
STEM.
:
1.
-
,
. 4.
4
Ci
CN
^2
'
CN
C'j j-
.
,
76
1
cr
.^
'
1
?
1
Ci
i-ro
,
.
,
,
—
.
,
-
.
,
.
,
(
,
-
),
,
(
)
.
:
.
-
,
,
.
2.
D
.4
ai —
.
,
(
).
A,i (
i-ro
)
-
i-ro
:
^=iZ^.;
,=,.
(3)
,
,
.
i-ro
, (1- a j
.
,
.
,
,
),
,
(ai
.
,
wi
,
.
. 4
-
.
3.
.
C.=ix,C,'
(4)
1-1
A-i
(3).
,
,
.
77
:
1.
(4).
:
yi
?
-
,
.
,
.
2.
-
!„
;
:
,>1,.
(5)
,
(5)
;
.
D
,
-
.
.
-
. .
.
17.
STEM:
SEMA
,
;
[12].
-
.
,
.
,
.
,
:
(SA);
(
78
).
;
«
*
(EF);
( );
:
•
t,
Q
;
•
,
Q
, 350
t.
200
-
.
.
STEM [11].
-
.
(0,1) (
)
-
.
. 5.
SA
EF
;
-
.
5
SA
EF
SA
1
0,875
0,275
0,83
EF
0,86
1
0,09
0,765
0,131
0,149
1
0,4
0,442
0,45
0,733
1
(
v(
)
.
(
,
) —
-
1).
79
tb '
1,
:
SA
EF
1 0,261
X,
0,317
0,254
0,168
.
,
;
:
SA=0,965; EF=0,85;
=0,45;
=0,675.
.
zi
:
,
,
yi
,
-
:
zi={l; 1; -276; -157};
1={0,965; 0,85; -1920; -1269}.
:
?
zi,
(
1
)
-
: -1000.
,
:
80
>—750
>—1000
>—1250
>—1500
SA
0,67
0,78
0,84
0,90
EF
0,62
0,72
0,82
0,88
-731
-157
-57
-157
> -1500
-
;
SA
EF.
> —1500)
(
:
1
/
SA
EF
1 0,885
0,775
0,910
.
(
)
Z2
,
Z2={0,9; 0,88; -157},
2={0,885; 0,775; -1068},
.
-
-600.
,
:
> -800
> -600
> -400
SA
0,85
0,8
0,73
EF
0,8
0,75
0,68
> -800
SA
EF,
,
SA
EF,
EF.
-
:
SA=0,76; EF=0,8;
. 20
=-1500;
-
=55-800.
STEM.
81
.
.
(
z^
|
{).
?^
,
.
,
I
,
,
,
Cj.
. 20.
-
STEM
,
)
,
)
;
82
)
-
,
(
-
),
.
«
•
•
-
»
:
;
.
.
•
,
•
(
.
,
)
,
,
.
: 1)
,
; 2)
; 3)
STEM,
.
. .
.
. .
.
.:
.
.:
,1980.
,1973.
.
.:
,
1987.
.
. .:
.
, 1968.
Simon
., Newell
. Heuristic problem solving: the next advance in
operations research / / Oper. Res. 1958. V. 6, Jan.
Wallenius H., Wallenius Y., Vartia P. An aproach to solving multiple
criteria macroeconomic policy problems and an application / / Management
Science. 1978. V. 24,
10, June.
P.
.
,
. .:
, 1992.
.
,
. .:
, 1964.
Monarchi D. ., Weber J.E., Duckstein L. An interactive multiple objective
dicision making aid using nonlinear goal programming / / M. Zeleny (Ed.).
Multiple criteria decision making. Berlin: Springer Verlag, 1976.
83
10.
.
.
//
.:
11.
, 1976.
.,
.,
.,
.
:
//
. 1971.
8.
12. Benayoun R., Decostre S., Leyrat P. Gestion previsionelle des cadres. Rapp.
35. SEMA, 1969.
13.
A.B.,
B.A.,
. .,
. .
.
. .:
, 1997.
14.
. .,
. .
. .:
,1981.
:
«
—
»
(
SNEM
):
