Многокритериальная оптимизация в ИО

При рассмотрении задач исследования операций мы всегда имеем дело с количественной информацией. Но так бывает не всегда: выбор профессии, места работы, проектов научных исследований и т. д. — примеры ситуаций, когда важными являются многие качественные факторы. К этому добавляется неопределенность в исходной информации, связях факторов, последствий нашего выбора, многокритериальность оценивания альтернатив.

ВВЕДЕНИЕ 3
ГЛАВА 1. МНОГОКРИТЕРИАЛЬНАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ В ИО: СУЩНОСТЬ И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ 6
1.1. ИССЛЕДОВАНИЕ ОПЕРАЦИЙ: СТАНОВЛЕНИЕ КАК НАУКИ 6
1.2. МНОГОКРИТЕРИАЛЬНАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ: СУЩНОСТЬ И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ 8
ГЛАВА 2. НЕКОТОРЫЕ МЕТОДЫ МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ 11
2.1. ПРИНЦИП СПРАВЕДЛИВОГО КОМПРОМИССА 11
2.2. ПРИНЦИП СЛАБОЙ ОПТИМАЛЬНОСТИ ПО ПАРЕТО 13
2.3. ПРИНЦИП ПРИБЛИЖЕНИЯ ПО ВСЕМ ЛОКАЛЬНЫМ КРИТЕРИЯМ К ИДЕАЛЬНОМУ РЕШЕНИЮ 15
2.4. МЕТОД КВАЗИОПТИМИЗАЦИИ ЛОКАЛЬНЫХ КРИТЕРИЕВ (МЕТОД ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНЫХ УСТУПОК) 16
2.5. МЕТОД СВЕРТЫВАНИЯ ВЕКТОРНОГО КРИТЕРИЯ В СУПЕРКРИТЕРИЙ 19
ГЛАВА 3. СУЩЕСТВУЮЩИЕ ПРОБЛЕМЫ МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ И ПУТИ ИХ РЕШЕНИЯ 21
3.1. СУЩЕСТВУЮЩИЕ ПРОБЛЕМЫ МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ 21
3.2. ВОЗМОЖНЫЕ ПУТИ РЕШЕНИЯ ПРОБЛЕМ МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ 22
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 23
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 26
ПРИЛОЖЕНИЯ 27