Решение задачи выбора в условиях физической неоднородности и ограниченности наблюдаемых признаков

Полный текст:


Аннотация

Разнородность поступающей информации и отсутствие методов комплексирования различной информации при решении задачи выбора требуют разработки методологического аппарата для ее решения. Целью работы является разработка методов решения задачи выбора с учетом разнородности и ограниченности получаемой информации. Результаты: сформулирована математическая постановка задачи выбора. Задача сведена к проверке многомерной статистической гипотезы о том, что векторы селективных признаков равны эталонным значениям. Для решения этой задачи используется критерий отношения правдоподобия, который является наиболее мощным. Вводится комбинированный показатель близости, который является мерой близости всей совокупности различных по физическому смыслу селективных признаков объекта, полученных на основе измерений, к эталонным значениям. Приведена методика решения задачи выбора при достаточно большом объеме информации об объектах. В реальных условиях объем измерительной информации о характеристиках наблюдаемых объектов, как правило, ограничен. При ограниченном объеме измерительной информации распределение Пирсона 3-го типа достаточно хорошо аппроксимирует истинное распределение комбинированного показателя близости. Разработана методика решения задачи выбора при ограниченном объеме информации. Практическая значимость: применение разработанных методов позволит повысить достоверность задачи выбора по сравнению с существующими методами.

Об авторах

В. Н. Арсеньев
Военно-космическая академия им.А.Ф. Можайского
Россия


И. А. Трофимов
Военно-космическая академия им.А.Ф. Можайского
Россия


Список литературы

1. Ногин В.Д. Принятие решений в многокритериальной среде: количественный подход. 2-е изд., испр. и доп. - М.: Физматлит, 2004. - 176 с.

2. Айзерман М.А., Алескеров Ф.Т. Выбор вариантов: основы теории. - М.: Наука, Гл. ред. физ.-мат. лит., 1990. - 240 с.

3. Белкин А.Р., Левин М.Ш. Принятие решений: комбинаторные модели аппроксимации информации. - М.: Наука, Гл. ред. физ.-мат. лит., 1990. - 160 с.

4. Батищев Д.И., Исаев С.А., Ремер Е.К. Эволюционно-генетический подход к решению задач невыпуклой оптимизации // Оптимизация и моделирование в автоматизированных системах: межвуз. сб. науч. тр. / ВГТУ. Воронеж, 1998. С. 20-28.

5. Денисенко Т.И. Проблемы многокритериальной оптимизации // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. 2010. № 12. С. 129-130.

6. Ломазов В.А., Прокушев Я.Е. Решение задачи экономичного многокритериального выбора на основе метода анализа иерархий // Научные ведомости Белгородского государственного университета. Сер. История. Политология. Экономика. Информатика. 2010. Т. 14. Вып. 7-1(78). С. 128-131.

7. Большев Л.Н., Смирнов Н.В. Таблицы математической статистики. - М.: Наука, 1983. - 416 с.

8. Арсеньев В.Н. Новые методы принятия решений при ограниченных экспериментальных данных. - СПб.: Факультет ДВО, 2008. - 90 с.

9. Пугачев В.С. Теория вероятностей и математическая статистика. - М.: Физматлит, 2002. - 496 с.


Дополнительные файлы

Для цитирования: Арсеньев В.Н., Трофимов И.А. Решение задачи выбора в условиях физической неоднородности и ограниченности наблюдаемых признаков. Информационно-управляющие системы. 2015;(4):114-118.

For citation: Arseniev V.N., Trofimov I.A. Solving the Choice Problem in the Conditions of Physical Diversity and Limited Observable Signs. Information and Control Systems. 2015;(4):114-118. (In Russ.)

Просмотров: 18


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1684-8853 (Print)
ISSN 2541-8610 (Online)