Работа продолжает серию публикаций, посвященных адаптивным методам решения непрерывной конечномерной задачи многокритериальной оптимизации, использующим аппроксимацию функции предпочтений лица, принимающего решения.

Работа открывает серию публикаций, посвященных адаптивным методам решения непрерывной конечномерной задачи многомерной многокритериальной оптимизации. Рассматриваются методы аппроксимации функции предпочтений лица, принимающего решения, основанные на планах первого порядка

Рассматривается интерпретация задачи линейного программирования как пошаговой задачи многокритериальной оптимизации. Приводится векторная интерпретация аддитивного критерия оптимальности как приведенной длины проекции вектора варианта на идеальный вектор качества в пространстве критериев, откуда вводится векторная интерпретация задачи линейного программирования. Рассматривается метод решения задачи в рамках приведенной векторной интерпретации.

Рассматривается интерпретация задачи линейного программирования как пошаговой задачи многокритериальной оптимизации. Приводится векторная интерпретация критерия оптимальности, гарантирующего поиск оптимального решения. Предлагается пошаговый метод усечения получаемого на каждом шаге решения задачи множества "нехудших решений" и метод решения задачи, гарантирующий нахождение оптимального решения при снижении сложности вычислений за счет усечений множеств "нехудших решений".

Статья посвящена проблеме многокритериального выбора перспективных (рациональных) альтернатив на конечном множестве заданных альтернатив. Предлагаемый в статье подход базируется на последовательном применении т.н. табличного метода и широко известного в мировой практике Метода Анализа Иерархий (МАИ). Для обоих методов авторами создана комплексная диалоговая программная система, позволяющая решать задачи многокритериального выбора, и расширяющая возможности каждого из методов посредством разработанных диалоговых средств. Это делает предлагаемую в статье процедуру доступной для применения на практике с целью решения своих задач рационального многокритериального выбора.

В работе рассматривается информационная модель и основные функции программной системы многокритериальной оптимизации «Парето»

В работе исследуется погрешность аппроксимации и экстраполяции многомерных функций с помощью нейронных сетей с радиальными базисными функциями.

В работе рассматривается использование аппарата нечетких множеств для аппроксимации функции предпочтений лица, принимающего решения. Производится исследование точности аппроксимации квадратичной функции по методу нечеткого логического вывода Мамдани.

В работе рассматривается многокритериальная задача оптимизации автономного электрогидравлического следящего привода и ее решение одним прямым адаптивным методом

Работа посвящена разработке модуля однокритериальной оптимизации для системы многокритериальной оптимизации «Парето».

Рассматривается распределенная программная система PRADIS//FRONT для приближенного построения множества Парето в задаче многокритериальной оптимизации динамических систем с использованием параллельных генетических алгоритмов. В качестве среды моделирования динамических систем используется программный комплекс PRADIS.