Modeling individual multifactor estimation using GMDH elements and genetic algorithms

Ovezgel'dyev, A. O.; Петров, К. Э.

doi:10.1007/s10559-007-0031-0

Cited by 3 publications

(2 citation statements)

References 3 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Запропонований вище підхід до регуляризації задачі ( 7), ( 9) природно не є єдиним. Наприклад, у роботі [19] пропонується метод регуляризації, що ґрунтується на обчисленні чебишевської точки, а в роботі [20] − для цього використовується генетичний алгоритм.…”

Section: для побудови функцій корисності ()unclassified

Метод Визначення Переважності Споживчих Характеристик Товару На Основі Інформації Про Його Вибір Покупцем

Петров¹,

Кобзев²

2022

CNCS

View full text Add to dashboard Cite

Актуальність. Одним з найактуальніших завдань сучасного маркетингу є виявлення та аналіз споживчих уподобань переваг, які впливають на вибір товару покупцем. Завдання. У роботі запропоновано метод визначення переваг споживчих характеристик товару, що базується на застосуванні декомпозиційного підходу. На основі інформації про рейтинг популярності марок товарів серед покупців, вирішується завдання визначення часткової корисності для кожної характеристики, і потім, відтворюється структура переваг покупця за всіма споживчими властивостями, які характеризують марки товару, що вивчаються. Результати. В рамках аксіоматики теорії багатокритеріальної корисності (MAUT) розроблено метод середньої точки для вирішення завдання визначення ”вагових” коефіцієнтів відносної важливості споживчих властивостей товарів, що базується на ідеях теорії компараторної ідентифікації. Внаслідок застосування запропонованого методу можна отримати єдине стійке рішення задачі. Показано, що в цьому випадку завдання визначення переваг споживчих характеристик можна привести до стандартної задачі лінійного програмування, розв'язування якої не представляє принципових труднощів. Отримані у ході застосування запропонованого методу значення відносних ”ваг” споживчих характеристик дозволяють порівнювати їх між собою за ступенем важливості (”корисності”) для покупця і, таким чином, вибрати ”найважливішу” з них або провести їх ранжування. Наведено результати комп'ютерного моделювання, що підтверджують ефективність застосування методу. Висновок. Практична значимість результатів роботи полягає в тому, що запропонований метод до визначення переваг споживачів дозволить маркетологам точно позиціонувати товар на ринку, активно застосовувати ”таргетовану” рекламу для видачі релевантних рекомендацій покупцям, а також створювати нові марки товарів з найбільш затребуваними характеристиками для підвищення обсягів продажів.

show abstract

Section: для побудови функцій корисності ()unclassified

Метод Визначення Переважності Споживчих Характеристик Товару На Основі Інформації Про Його Вибір Покупцем

Петров¹,

Кобзев²

2022

CNCS

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Naturally, the proposed method of regularization of the problem (7), ( 9) is not the only possible one. For example, [26] proposes a regularization method based on the calculation of the Chebyshev point, and [28] uses a genetic algorithm for this purpose.…”

Section: Based On the Interval Values Of Parametersmentioning

confidence: 99%

Devising a method for identifying the model of multi-criteria expert estimation of alternatives

Петров

Кобзев²,

Orlov³

et al. 2021

EEJET

View full text Add to dashboard Cite

An approach to constructing mathematical models of individual multicriterial estimation was proposed based on information about the ordering relations established by the expert for a set of alternatives. Structural identification of the estimation model using the additive utility function of alternatives was performed within axiomatics of the multi-attribute utility theory (MAUT). A method of parametric identification of the model based on the ideas of the theory of comparative identification has been developed. To determine the model parameters, it was proposed to use the midpoint method that has resulted in the possibility of obtaining a uniform stable solution of the problem. It was shown that in this case, the problem of parametric identification of the estimation model can be reduced to a standard linear programming problem. The scalar multicriterial estimates of alternatives obtained on the basis of the synthesized mathematical model make it possible to compare them among themselves according to the degree of efficiency and, thus, choose "the best" or rank them. A significant advantage of the proposed approach is the ability to use only non-numerical information about the decisions already made by experts to solve the problem of identifying the model parameters. This enables partial reduction of the degree of expert’s subjective influence on the outcome of decision-making and reduces the cost of the expert estimation process. A method of verification of the estimation model based on the principles of cross-validation has been developed. The results of computer modeling were presented. They confirmed the effectiveness of using the proposed method of parametric model identification to solve problems related to automation of the process of intelligent decision making.

show abstract

The Method of Alternative Ranking for a Collective Expert Estimation Procedure

Петров¹,

Deineko²,

Chala³

et al. 2020

RIC

View full text Add to dashboard Cite

Петров К. Э.-д-р техн. наук, профессор, заведующий кафедрой информационных управляющих систем, Харьковский национальный университет радиоэлектроники, Харьков, Украина. Дейнеко А. А.-канд. техн. наук, доцент кафедры искусственного интеллекта, Харьковский национальный университет радиоэлектроники, Харьков, Украина. Чалая О. В.-канд. экон. наук, доцент, профессор кафедры информационных управляющих систем, Харьковский национальный университет радиоэлектроники, Харьков, Украина. Панферова И. Ю.-канд. техн. наук, доцент, профессор кафедры информационных управляющих систем, Харьковский национальный университет радиоэлектроники, Харьков, Украина. АННОТАЦИЯ Актуальность. Решена актуальная задача построения математической модели коллективного многокритериального экспертного оценивания альтернатив, которая является составной частью проблемы автоматизации интеллектуального процесса принятия решений. Цель работы состоит в разработке метода определения относительных коллективных многокритериальных оценок альтернатив и их последующего ранжирования на основе информации о личных предпочтениях экспертов. Объектом исследования является процесс анализа и принятия решений в условиях многокритериальности. Предметом исследования являются методы структурной и параметрической идентификации моделей многокритериального оценивания альтернатив. Метод. В работе предлагается подход к построению модели коллективного многокритериального оценивания альтернатив на основе информации об установленных экспертами отношений частичного порядка на множестве имеющихся альтернатив. Предложен метод структурной и параметрической идентификации модели многокритериального оценивания, основанный на идеях теории компараторной идентификации. Показано, что решение задачи выбора структуры модели оптимальной сложности целесообразно проводить в классе полинома Колмогорова-Габора. Для нахождения параметров модели оценивания предлагается использовать способ, который базируется на вычислении чебышевской точки. Показано, что в этом случае задачу параметрической идентификации модели можно привести к стандартной задаче линейного программирования. Полученные на основе синтезированной математической модели скалярные коллективные многокритериальные оценки альтернатив позволяют сравнивать их между собой по «качеству» и, таким образом, выделить «наилучшую» из них или проводить их ранжирование. Результаты. Разработан подход к построению математической модели коллективного многокритериального экспертного оценивания, на основе которой можно определять групповые обобщенные оценки альтернатив, а также проводить их ранжирование. Приведены результаты имитационного моделирования, которые демонстрируют практическую реализуемость и эффективность предложенного подхода. Выводы. Существенным преимуществом подхода является возможность использования только нечисловой информации о предпочтениях экспертов. Это позволяет частично решить проблему субъективизма суждений экспертов в ходе принятия решений и снизить затраты на проведение коллективного экспертного оценивания альтернатив. Синтезированна...

show abstract

Modeling individual multifactor estimation using GMDH elements and genetic algorithms

Abstract: A method is proposed for comparative structural-parametric identification of a model of individual multifactor estimation. An experimental solution to this problem is obtained using evolutionary methods.

Cited by 3 publications

References 3 publications

Метод Визначення Переважності Споживчих Характеристик Товару На Основі Інформації Про Його Вибір Покупцем

Метод Визначення Переважності Споживчих Характеристик Товару На Основі Інформації Про Його Вибір Покупцем

Devising a method for identifying the model of multi-criteria expert estimation of alternatives

The Method of Alternative Ranking for a Collective Expert Estimation Procedure

Contact Info

Product

Resources

About