ієрархія

Оптимізація моделі перешкод на шляху реалізації екологічної конституції Землі

На основі аналізу ієрархічної моделі перешкод на шляху реалізації Екологічної конституції Землі синтезовано вектор пріоритетів матриці попарних порівнянь, головне власне значення якого слугує критерієм оптимізації вихідної моделі.

Due to the hierarchical models analysis of the World Environmental Constitution realization obstacles, the vector of pairwise comparisons priorities matrix was synthesized with the main eigenvalue as an original model optimization criteria.

Особливості опрацювання даних для ієрархічної кластеризації складних схем

Пропонується гнучкий і універсальний підхід для опису електричних схем та дерева згортання, за яким можна оптимізувати виконання ключових етапів ієрархічної кластеризації.

A flexible and universal approach for presentation of electric circuits and reduction tree, which can optimizes the performance of key stages of hierarchical clustering is proposed.

Проблема оптимальності в теорії та практиці прийняття рішень

Розглянуто системні аспекти проблеми оптимальності в контексті структури процесу прийняття рішень (ПР), пов’язання її з моделями та задачами ПР, теоретичні та практичні особливості оптимальних рішень. Проаналізовано ентропійні характеристики та їхній вплив на рівень оптимальності практичних рішень. Порівняно характеристики методів ПР з погляду пошуку оптимальних рішень, обґрунтовано використання методу розгалужень та границь як одного з найгнучкіших для отримання рішень за різних умов.

Construction of generalized conclusions by means of linear and nonlinear aggregation methods

The main approaches for the formation of generalized conclusions about operation quality of complex hierarchical network systems are analyzed.  Advantages and drawbacks of the ``weakest'' element method and a weighted linear aggregation method are determined.  Nonlinear aggregation method is proposed for evaluating the quality of the system, which consists of elements of the same priority.  Hybrid approaches to form generalized conclusions are developed based on the main aggregation methods.  It is shown that they allow us to obtain more reliable generalized conclusions.