Глава 1 Методы теории принятия решений | 6
|
1.1. Анализ существующих подходов. Постановка задачи принятия решений | 6
|
1.2. Метод анализа иерархий | 18
|
1.2.1. Иерархическое представление проблемы, шкала отношений и матрицы парных сравнений | 18
|
1.2.2. Собственные векторы и собственные значения матриц. Динамические предпочтения и приоритеты. Оценка однородности суждений | 29
|
1.2.3. Синтез приоритетов на иерархии и оценка ее однородности | 32
|
1.2.4. Учет мнений нескольких экспертов | 36
|
1.2.5. Методы сравнения объектов относительно стандартов и копированием | 39
|
1.2.6. Многокритериальный выбор на иерархиях с различным числом и составом альтернатив под критериями | 45
|
1.3. Определение приоритетов сложного решения | 54
|
1.4. Метод аналитических сетей | 60
|
1.4.1. Сети с обратными связями | 61
|
1.4.2. Суперматрица сетевой задачи | 62
|
1.4.3. Классификация иерархий, модифицированных с целью перестройки в сети с обратной связью | 66
|
1.4.4. Управляющая иерархия | 67
|
1.4.5. Приоритеты в суперматрице | 70
|
1.4.6. Предельная суперматрица и ее Чезаровская сумма | 72
|
1.4.7. Анализ сетевых структур | 73
|
1.5. Выбор метода принятия решений | 76
|
1.6. Методы принятия решений на основе теории нечетких множеств | 78
|
1.6.1. Элементы теории нечетких множеств | 78
|
1.6.2. Нечеткие операции, отношения и свойства отношений | 80
|
1.6.3. Выбор альтернатив на основе метода пересечения нечетких множеств | 82
|
1.6.4. Выбор альтернатив на основе метода нечеткого отношения предпочтения | 83
|
1.6.5. Выбор альтернатив на основе метода нечеткого логического вывода | 85
|
1.6.6. Выбор альтернатив на основе метода аддитивной свертки | 88
|
1.6.7. Ранжирование альтернатив на множестве лингвистических векторных оценок | 89
|
1.6.8. Сравнительный анализ методов многокритериального принятия решений на примере выбора инновационных проектов | 91
|
Глава 2 Методы кластерного анализа | 102
|
2.1. Построение и исследование систем-классификаций | 102
|
2.2. Кластеризация морфологических множеств | 122
|
Глава 3 Методы комбинаторно-морфологического анализа и синтеза инноваций | 130
|
3.1. Классификация задач анализа и синтеза систем | 131
|
3.2. Теоретические основы комбинаторно-морфологического анализа и синтеза систем | 133
|
3.2.1. Подготовка информации для анализа и синтеза рациональных систем | 135
|
3.2.2. Морфологические таблицы | 138
|
3.2.3. Представление знаний в виде контекстно-свободных и контекстно-зависимых грамматик синтеза инновационных решений | 144
|
3.2.4. Критерии оценки качества синтезированных вариантов систем | 150
|
3.3. Модели и алгоритмы синтеза конкурентоспособных технико-экономических систем | 155
|
Глава 4 Эвристические методы синтеза систем | 172
|
4.1. Классификация эвристических методов синтеза | 172
|
4.1.1. Методы ненаправленного синтеза решений | 173
|
4.1.2 Методы направленного синтеза решений | 174
|
4.2. Фонд эвристических приемов | 175
|
4.3. Метод «мозгового штурма» | 176
|
4.4. Методы ассоциаций и аналогий | 183
|
4.5. Методы контрольных вопросов и коллективного блокнота | 185
|
4.6. Метод «матриц открытия» | 186
|
4.7. Алгоритм решения изобретательских задач | 187
|
4.8. Метод синтеза новых функций | 190
|
4.9. Системотехнический метод синтеза | 192
|
4.10.Метод синтеза систем «человек-машина» | 196
|
4.11.Автоматизация эвристических методов синтеза новых систем | 203
|
4.12.Методы QFD и Тагучи | 208
|
4.13.Компьютерная поддержка процессов стратегического проектирования | 211
|
4.14.Обобщенный эвристический метод | 213
|
4.15.Метод анализа взаимосвязанных областей решения | 224
|
4.16.Проектирование нововведений путем смещения границ | 228
|
4.17.Метод определения компонентов по Александеру | 231
|
4.18.Метод классификации проектной информации | 237
|
Глава 5 Интеллектуальные методы и системы для поддержки процедур принятия стратегических решений | 241
|
5.1. Классификация интеллектуальных информационных систем | 241
|
5.2. Технологии разработки интеллектуального программного обеспечения. Основные компоненты интеллектуальных систем | 244
|
5.3. Основные этапы создания промышленных интеллектуальных систем | 249
|
5.4. Виды нечеткости знаний, способы их устранения и/или учета в интеллектуальных системах | 254
|
5.5. Неполные знания и немонотонная логика | 257
|
5.6. Интеллектуальные мультиагентные системы | 258
|
5.7. Логический подход к синтезу сценариев развития сложных инновационных систем | 266
|
5.8. Эволюционные аналогии в искусственных интеллектуальных системах | 282
|
Глава 6 Методы теории полезности и теории игр | 294
|
Список литературы | 300
|