МЕТОДЫ ПОСТРОЕНИЯ МОДЕЛЕЙ ВЕКТОРНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ ПРИ НЕЧЁТКОЙ ИСХОДНОЙ ИНФОРМАЦИИ

Рассматриваются подходы к решению задачи параметрического программирова- ния. Для уточнения рассматриваемой модели коэффициенты задачи записываются в форме нечетких множеств. Задачу такого типа можно назвать задачей параметри- ческого программирования с множественно-значными коэффициентами. Ясно, что в рамках этой задачи не имеет смысла говорить о максимизации функции цели, поскольку значения этой функции – не числа, а множество чисел. В этом случае необходимо выяснить, какое отношение предпочтения в множестве альтернатив по- рождает эта функция, а затем исследовать вопрос о том, какие выборы считать рациональными в смысле этого отношения предпочтения. Следующим шагом на пу- ти уточнения рассматриваемой модели является описание коэффициентов задачи в форме нечетких множеств. При этом, кроме задания множеств возможных значе- ний параметров, в модель вводится дополнительная информация в виде функций принадлежности этих нечетких множеств. Разработаны и теоретически обоснованы методы построения моделей векторной оптимизации при нечеткой исходной инфор- мации. Определены условия и области применения основных методов теории нечет- ких множеств в исследованиях векторной оптимизации.