COMBINATORIAL OPTIMIZATION UNDER UNCERTAINTY AND FORMAL MODELS OF EXPERT ESTIMATION

Abstract

Previously, the author formalized the concepts of uncertainty, compromise solution, compromise criteria and conditions for a quite general class of combinatorial optimization problems. The functional of the class’ problems contains linear convolution of weights and arbitrary numerical characteris­tics of a feasible solution. It was shown that the efficiency of the presented algorithms for the uncertainty resolution is largely determined by the effi­ciency of solving the combinatorial optimization problem in a deterministic formulation. A part of the formulated compromise criteria and conditions uses expert weights. Previously, the author and his disciples also formulated combinatorial optimization models, optimality criteria, criteria for deci­sions’ consistency. The models allow to evaluate and justify the degree of stability and reliability of the estimated values of empirical coefficients using a formally ill-conditioned empirical pairwise comparison matrix of arbitrary dimension. The matrix may contain zero elements. The theoretical research and statistical experiments allowed to choose the most efficient of these optimization models. In this article, on the base of earlier results by the author and his disciples, we formalize and substantiate the efficiency of the proposed sequential procedure for expert estimation of weights that determine compromise criteria and conditions. The procedure is an integral part of the algorithm introduced by the author to solve combinatorial optimization problems under uncertainty of the mentioned class. We give unified algorithm for efficient uncertainty resolution that includes original and efficient formal procedure for expert coefficients’ estimation using empirical matrices of pairwise comparisons.

Authors and Affiliations

Alexander Pavlov

Keywords

Related Articles

Модель бази знань інформаційної системи процесного управління

<span>В роботі розроблено представлення знань для інформаційної системи процесного управління. Зазначене представлення знань містить у собі набір артефактів, з якими взаємодіє бізнес-процес, а також залежності між цими а...

МЕТОДИ СТОХАСТИЧНОГО МОДЕЛЮВАННЯ ФІЗИКО-МЕХАНІЧНИХ ПОЛІВ

<p class="104">Пропонуються конструктивні методи та алгоритми стохастичного моделювання фізико-механічних полів на основі теорії R‑функцій та нечіткої логіки, які дозволяють враховувати технічні та технологічні допуски н...

Development and research of models and software for the recommender system of consumer goods

<span>There have been proposed investigation of the problem of creating recommendations with technical description for building the Recommender System of consumer goods with help of modern algorithms, approaches, princip...

РАЗРАБОТКА МЕТОДИЧЕСКИХ ОСНОВ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ МАТЕМАТИЧЕСКОГО ИНСТРУМЕНТАРИЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ПРОИЗВОДСТВЕННО-ТРАНСПОРТНОЙ ЛОГИСТИКИ

<p class="204">Разработаны методические основы повышения эффективности математического инструментария решения задач производственно-транспортной логистики. Показано, что результаты, полученные на основе методов математич...

Інтелектуальна система класифікаційного аналізу зображень перфузії міокарду

<span>Пропонується метод синтезу системи класифікаційного аналізу результатів обстеження міокарду за даними однофотоної емісійної комп’ютерної томографії. Розглядається процес формування вхідного математичного опису діаг...

Download PDF file
  • EP ID EP603771
  • DOI 10.20998/2079-0023.2019.01.01
  • Views 122
  • Downloads 0

How To Cite

Alexander Pavlov (2019). COMBINATORIAL OPTIMIZATION UNDER UNCERTAINTY AND FORMAL MODELS OF EXPERT ESTIMATION. Вісник Національного технічного університету «ХПІ». Серія: Системний аналiз, управління та iнформацiйнi технологiї, 0(1), 3-7. https://europub.co.uk/articles/-A-603771