Построение функций предпочтения при произвольном базовом многокритериальном объекте. Частная нормированная функция предпочтений и принципы ее коррекции. Функциональные требования и описание логической структуры данной функции, анализ работы приложения.
При низкой оригинальности работы "Разработка библиотеки классов на Java для построения частных функций предпочтений в многокритериальных задачах", Вы можете повысить уникальность этой работы до 80-100%
В многокритериальных задачах выделяются две проблемы: а) неоднородность пространства критериев (частные критерии имеют разные единицы измерения); б) агрегирование (свертка) критериев в скаляр. Построение ЛПР частных функций предпочтения будет производиться при произвольном базисе, что позволит ЛПР с меньшими ошибками оценивать объекты опроса, так как в качестве базиса ЛПР сможет выбрать именно тот объект, с которым он хорошо знаком. Например, если заработная плата равна 100 тыс. руб. или более, то этот вариант выбирается независимо от второго критерия, т.е. его предпочтение оценивается как единица. Функция предпочтения (ФП) - функция с многими переменными (критериями), измеряющая свойство «предпочтение» в заданной шкале интервалов. Шкалирующий коэффициент мультипликативной функции полезности определяется как оценка объекта с максимальным по предпочтению значением одного критерия и минимальными всех других критериев .приложение коррекция нормированный В рамках данной УИР произведена модификация выполненного ранее приложения. Произведено улучшение, касающееся удобства работы с приложением ЛПР. Теперь построение ЛПР частных функций предпочтения будет производиться при произвольном базисе, что позволит ЛПР с меньшими ошибками оценивать объекты опроса, так как в качестве базиса ЛПР сможет выбрать именно тот объект, с которым он хорошо знаком. Ошибки, допущенные ЛПР при опросе, исправляются в ходе коррекции частных функций предпочтения.
План
Введение
Вывод
приложение коррекция нормированный
В рамках данной УИР произведена модификация выполненного ранее приложения. Увеличена универсальность приложения. Это достигнуто за счет возможности задания критериев произвольного типа. Произведено улучшение, касающееся удобства работы с приложением ЛПР. Теперь построение ЛПР частных функций предпочтения будет производиться при произвольном базисе, что позволит ЛПР с меньшими ошибками оценивать объекты опроса, так как в качестве базиса ЛПР сможет выбрать именно тот объект, с которым он хорошо знаком. Значит, и сравнивать с ним ему будет проще, точнее, быстрее. В ходе опроса важно проверять работу эксперта и помогать корректировать полученные им данные. Ошибки, допущенные ЛПР при опросе, исправляются в ходе коррекции частных функций предпочтения.
В результате выполнения учебно-исследовательской работы: · Увеличена функциональность приложения.
· Реализованы процедуры построения ЛПР частных функций предпочтения при произвольном базисе.
· Модифицирован пользовательский интерфейс, адаптированный для ввода базового многокритериального объекта.
· Реализованы процедуры проверки построенных ЛПР частных функций предпочтения.
· Модифицирована процедура коррекции ЧНФП по результатам опроса ЛПР.
Таким образом, в результате доработки функциональности приложения были увеличены удобство, точность и скорость работы ЛПР.
В дальнейшем, работа над данным приложением будет продолжена.
Список литературы
1. Елтаренко Е.А. Описание предпочтений в многокритериальных задачах с иерархической системой критериев // Информационные технологии. - 2013. ? №2. - С. 2-10
2. Кини Р.Л., Райфа Х. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения: Пер. с анг. - М.: Изд-во Радио и связь, 1981, 560 с.
3. Низаметдинов Ш.У. Анализ данных: учебное пособие. - М.: Изд-во МИФИ, 2006. 248 с.
4. Эккель Б. Философия Java. 4-е изд. - СПБ.: Изд-во Питер, 2010. - 640 с.
5. Волков Е.А. Глава 1. Приближение функций многочленами. § 11. Сплайны // Численные методы. - Учеб. пособие для вузов. - 2-е изд., испр. - М.: Наука, 1987. - С. 63-68. - 248 с.
Размещено на
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
