Моделирование и идентификация в задачах многокритериальной оптимизации с линейным и квадратичным критериями качества в условиях статистической неопределенности

Abstract

Запропоновано різні методи ідентифікації невідомих параметрів в задачах багатокритерійної оптимізації з лінійним і квадратичним критеріями якості в умовах невизначеності. Параметрична ідентифікація здійснюється в рамках дискретно-неперервних моделей з фіктивними змінними при побудові варіантів прогнозних значень, множинної логіт-моделі при визначенні оптимального прогнозу. Розвивається також підхід, який базується на побудові функціональних форм і враховує ефекти другого порядку.

Various methods of unknown parameters identification in the problems of multicriteria optimization under uncertainty with linear and quadratic objective function have been proposed. Parametric identification was made in framework with dummy variables and multiple logit-model. Also there was developed an approach, which is based on the construction of functional forms and includes the effects of the second order.