Дослідження задач прийняття рішень при неповній початковій інформації. Побудова алгоритмів синтезу цільових псевдобулевих функцій на основі знань. Обчислення паретівської множини шляхом попарних порівнянь точок. Розробка метода активних звужуючих запитів.
Аннотация к работе
Національна академія наук України Автореферат дисертації на здобуття наукового ступеня кандидата фізико-математичних наукРоботу виконано в Таврійському національному університеті імені В.І. Науковий керівник: доктор фізико-математичних наук, професор ДОНСЬКОЙ Володимир Йосипович, Таврійський національний університет імені В.І. Офіційні опоненти:доктор фізико-математичних наук, професор Захист відбудеться 22 лютого 2002 р. об 11.00 годині на засіданні спеціалізованої вченої ради Д_26.194.02 при Інституті кібернетики імені В.М.Дисертаційну роботу присвячено дослідженню задач прийняття рішень при неповній початковій інформації, поданій у вигляді знань, розробці алгоритмів синтезу дискретних моделей вибору рішень на основі знань та їхньої реалізації в системах підтримки прийняття рішень. Сучасний етап розвитку інформатики, важливість проблеми інтелектуалізації програмного забезпечення визначають актуальність розробки нових класів моделей прийняття рішень, придатних для використання в сферах виробництва і керування. Орієнтовані на знання (knowledge-based) моделі цікавлять математиків-прикладників як обєкт теоретичних досліджень, спрямованих на вивчення повноти подання, адекватності, точності і мають практичне значення як основа прийняття рішень в експертних системах і системах підтримки прийняття рішень. Зокрема, основною формою подання знань, яка розглядається в дисертації, є логічні системи продукцій, над якими синтезуються моделі прийняття рішень, що є специфічною надбудовою. На основі принципу звуження області невизначеності для задач із неповною інформацією та іншими положеннями синтетичного підходу до вибору рішень, обґрунтувати і розробити оптимізаційні методи і алгоритми розвязання дискретних задач із неповною інформацією, поданої у вигляді знань.Зазначено, що пошук розвязання таких задач вимагає розробки комплексних методів прийняття рішень, що враховують особливості і ступінь повноти початкової і додаткової інформації, способи подання знань, оптимізаційні властивості моделі. Порушено питання наближеного подання інформації про задачі і методи їхнього розвязання, а також деякі особливості розвязання задач дискретної оптимізації, подані в роботах І.В._Сергієнко, В.П._Шило. У підрозділі 1.3 дисертаційної роботи розглянуто основні положення теорії псевдобулевих функцій і загальні моделі псевдобулевої оптимізації, які є основою для побудови нових моделей орієнтованих на знання, задач із неповною інформацією, отриманих у розділах 2 і 3. Наведено деякі результати досліджень Донського В.Й., отримані в межах синтетичного підходу, що у застосуванні до дискретних задач прийняття рішень лежить в основі нового напряму теорії гібридного синтезу рішень. Оскільки кожну псевдобулеву функцію можна подати у вигляді полінома над полем дійсних чисел, тоді будь-яка цільова функція в канонічній моделі “улаштована” “не складніше” за поліном, тому можна використовувати такі знання про неї: лінійність (нелінійність); знаки коефіцієнтів цільової функції (додатність, відємність або нуль-важливий випадок, що вказує на невходження змінної в цільову функцію); значення функції в деяких точках.