Иерархические матричные механизмы комплексного оценивания и их приложения в кибернетических системах тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, доктор наук Алексеев Александр Олегович
Алексеев Александр Олегович
доктор наук
2025
- Специальность ВАК РФ00.00.00
- Количество страниц 455
Оглавление диссертации доктор наук Алексеев Александр Олегович
Введение
Глава 1. Исследование и классификация иерархических матричных механизмов комплексного оценивания
1.1. Постановка задачи комплексного оценивания
1.2. Нечёткие процедуры комплексного оценивания
1.3. Непрерывные механизмы комплексного оценивания
1.5. Примеры комплексного оценивания в условиях неопределённости
Выводы по главе
Глава 2. Представление иерархических матричных механизмов комплексного оценивания в виде искусственных нейронных сетей и их приложение в задачах анализа данных
2.1. Непрерывные и нечёткие процедуры комплексного оценивания
2.2. Представление иерархических матричных механизмов комплексного оценивания в виде искусственных нейронных сетей
2.3. Проектирование искусственных нерйонных сетей на основе
механизмов комплексного оценивания
Выводы по главе
Глава 3. Согласование иерархических матричных механизмов комплексного оценивания группой экспертов
3.1. Матричные анонимные и неанонимные обобщённые
медианные механизмы
3.2. Матричный анонимный обобщённый медианный механизм
с правом делегирования сообщений
3.3. Исследование устойчивости анонимных и неаноминых обобщенных
медианных механизмов к стратегическому поведению агентов
Выводы по главе
Глава 4. ИДЕНТИФИКАЦИЯ ИЕРАРХИЧЕСКИХ МАТРИЧНЫХ
МЕХАНИЗМОВ КОМПЛЕКСНОГО ОЦЕНИВАНИЯ
4.1 Идентификация механизмов комплексного оценивания
на основе дискретного (категориального) обучающего набора
4.2. Идентификация механизмов комплексного оценивания
при непоследовательных деревьях критериев
4.3. Идентификация предпочтений агентов в задачах многокритериального
выбора в виде механизмов комплексного оценивания
Выводы по главе
Глава 5. Управление объектами, состояния которых описываются с помощью иерархических матричных механизмов комплексного оценивания
5.1. Постановка задачи управления объектами, состояния которых описывается с помощью иерархических механизмов комплексного оценивания
5.2. Постановка и решение задачи управления при затратных функциях, являющихся частным случаем обратной производственной функции Кобба - Дугласа
5.3. Управление объектами, состояния которых описывается
с помощью иерархических механизмов комплексного оценивания при квадратичных затратных функциях
5.4. Применение метода Феррари для решения полинома четвертого порядка, один из корней которого является решением задачи условной оптимизации затрат на достижение заданного значения комплексного показателя
5.5. Численное решение задачи управления объектом, состояния которого описываются с помощью иерархических механизмов комплексного
оценивания
Выводы по главе
Глава 6. Информационные технологии проектирования систем комплексного
оценивания и систем поддержки принятия решений
6.1. Программные продукты семейства ДЕКОН
6.2. Программный модуль экспериментального исследования устойчивости матричного анонимного и неаноминого обобщенных медианных механимзов к статегическому поведению агентов
6.3. Прототипирование систем комплексного оценивания
Выводы по главе
Глава 7. Приложения иерархических матричных механизмов комплексного оценивания в задачах системного анализа, управления и обработки информации в кибернетических системах
7.1. Приложения иерархических матричных механизмов комплексного оценивания в задаче анализа статистических показателей
7.2. Система комплексного оценивания состояния пациентов
и диагностики болезни Альцгеймера
7.3. Система управления траекторией движения транспортного
средства в беспилотном режиме
Выводы по главе
Глава 8. Приложения иерархических матричных механизмов комплексного оценивания в задачах идентификации в организационных системах
8.1. Идентификация поведения участников организационных систем, чьи предпочтения формализованы с помощью иерархических механизмов комплексного оценивания
8.2. Идентификация предпочтений группы агентов
в виде механизма комплексного оценивания на примере
задачи выбора жилой недвижимости
8.3. Системы комплексного оценивания платёжеспособности строительных организаций, идентифицированные
на основе прецедентов банкротства
Выводы по главе
Заключение
Список литературы
Приложение А
Приложение Б
Приложение В
Приложение Г
Приложение Д
Приложение Е
Приложение Ё
Приложение Ж
Приложение З
Приложение И
Приложение Й
Рекомендованный список диссертаций по специальности «Другие cпециальности», 00.00.00 шифр ВАК
Алгоритмы интеллектуальной поддержки принятия решений в задаче оценки инвестиционной стоимости бизнеса при сделках слияния и поглощения2015 год, кандидат наук Алексеева, Ирина Владимировна
Алгоритмы интеллектуальной поддержки принятия решений в задаче оценки инвестиционной стоимости бизнеса при сделках слияния и поглощения2015 год, кандидат наук Алексеева Ирина Евгеньевна
Разработка методов анализа и синтеза механизмов комплексного оценивания на основе наборов дискретных данных2024 год, кандидат наук Сергеев Владимир Александрович
Методы и программные средства поддержки принятия решений на основе нечётких ситуационных сетей2008 год, кандидат технических наук Зернов, Михаил Михайлович
Методы согласования интересов участников корпоративных организационных систем на основе матричных анонимных и неанонимных обобщенных медианных механизмов2022 год, кандидат наук Катаева Татьяна Александровна
Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Иерархические матричные механизмы комплексного оценивания и их приложения в кибернетических системах»
ВВЕДЕНИЕ
Актуальность темы исследования. В кибернетических системах существует широкий спектр прикладных задач, в которых востребовано агрегирование информации до одного или нескольких укрупненных показателей. Это связано с тем, что для всестороннего анализа результатов функционирования кибернетических систем целесообразна не только оценка достигнутых результатов, характеризующих состояние объекта управления с позиции отдельного свойства, но и оценка состояния объекта в комплексе.
Объекты управления, как правило, обладают разнородными свойствами и показателями, имеющими различные единицы измерения, поэтому для агрегирования разнородных показателей между множествами их допустимых значений в фазовом пространстве и множествами значений частных критериев в критериальном пространстве устанавливаются функциональные отношения [1]. Критериальное пространство (синоним: квалиметрическое пространство) образуется декартовым произведением множеств значений частных критериев, как правило, единых для всех критериев. В критериальном пространстве возможна свёртка частных критериев и получение комплексной оценки (синонимы: обобщенная, интегральная оценка или индикатор). В данном смысле процесс агрегирования набора частных разнородных показателей называют комплексным оцениванием [1], а правила, оправляющие порядок агрегирования, -механизмом1 комплексного оценивания [2] (на англ. integrated rating mechanism,
1 Дизайн механизмов управления и механизмов принятия решений (от англ. Mechanism Design) занимает особое место в теории управления. К базовым механизмам управления (на англ. Control Mechanisms) относятся механизмы контроля, используемые для обратной связи и оценивания результатов функционирования объекта управления. В теории активных систем [3-6] и теории управления организационными системами [7-9] механизмы управления ещё называют организационными механизмами управления [10] (на англ. organizational control mechanisms [11]), определяющими правила принятия управленческих решений при организационном поведении (на англ. organizational behavior [12-14]).
синонимы: система комплексного оценивания, процедура комплексного оценивания, функция комплексного оценивания, корень принятия решения2).
Традиционно механизмы комплексного оценивания включают следующие элементы [3]: набор порядковых шкал оценивания частных критериев ; бинарное дерево критериев (синоним: дерево функции); набор бинарных матриц свёртки, представляющих собой матричное представление дискретных функций двух переменных4. В настоящей работе механизмы дополняются четвёртым элементом - процедурой комплексного оценивания, поскольку помимо традиционной дискретной (синоним: индексной5) процедуры комплексного оценивания [3] известны непрерывные [15-17], нечёткие [17-23] и Ф-нечёткие [23] процедуры.
Несмотря на устоявшееся в теории управления словосочетание «механизмы комплексного оценивания» и соответствующую аббревиатуру - МКО [2], их следует называть многоуровневыми или иерархическими матричными механизмами комплексного оценивания (далее - ИММКО): многоуровневыми или
2 В 2021 году механизмы комплексного оценивания было предложено называть корнями принятия решений [24] для отличия данного класса функций от деревьев принятия решений (синоним: деревья решений), где также используется представление набора решающих правил в виде иерархического ацикличного графа.
3 Для применения механизмов комплексного оценивания порядковым шкалам в соответствие ставят описательные шкалы, используемые для вербального оценивания качественных состояний частных критериев.
4 Механизм комплексного оценивания является дискретной многозначной функцией многих переменных, представляющей собой суперпозицию функций двух переменных. В общем случае для непрерывных функций возможность представления функции многих переменных в виде суперпозиции функций меньшего числа переменных [25-28] доказана академиком АН СССР Колмогоровым А. Н. и Арнольдом В. И., позже также ставшим академиком РАН.
5 Индексная процедура комплексного оценивания осуществляется следующим образом: в каждой матрице свёртки выбирается элемент, номера строки и столбца которого соответствуют значениям сворачиваемых критериев, значение выбранного элемента используется в качестве номера строки или столбца в следующей по графу матрице свёртки. Комплексное оценивание осуществляется в последовательности, определенной структурой дерева критериев. Результатом комплексного оценивания является элемент корневой матрицы свёртки.
иерархическими, поскольку свёртка критериев выполняется в последовательности, определенной структурой дерева критериев; матричными, поскольку правила свёртки определяются функциями, представленными в матричном виде.
В 2020 году предложено унитарное представление ИММКО [29; 30], согласно которому матричную процедуру свёртки двух критериев можно представить в виде произведений двух векторов и матрицы в унитарном кодировании (на англ. unitary code, one-hot code). На первом шаге вектор-столбец в унитарном коде скалярно умножается на матрицу, элементы которой также представляются унитарными векторами-столбцами; на втором шаге осуществляется произведение вектора-строки в унитарном коде, полученного путём транспонирования, на вектор-столбец, элементами которого также являются векторы-столбцы, полученные на предыдущем шаге. Результатом двух произведений является вектор-столбец, соответствующий комплексной оценке в унитарном коде. Поскольку ИММКО определяет последовательность бинарных свёрток, то любой ИММКО представим в виде последовательности таких произведений векторов и матриц в унитарном кодировании6. Унитарное представление позволяет записывать ИММКО в компактном аналитическом виде и реализовывать процедуры комплексного оценивания в любых математических пакетах с помощью стандартных операций, а не только в специализированных программах. Это обстоятельство существенно расширяет возможности практического применения ИММКО в прикладных задачах.
Функциональное назначение ИММКО не ограничивается контролем и оцениванием результатов. Благодаря наглядной и компактной форме графического представления ИММКО в виде ориентированного бинарного графа с поименными листьями, в узлах которого располагаются бинарные матрицы свёртки, данные механизмы активно применяются для вербального анализа
6 Расширение унитарного подхода для записи ИММКО рассмотрено во второй главе настоящей работы.
решений [31] (на англ. Verbal Decision Analysis (VDA) [32; 33]) в неструктурированных и слабо структурированных задачах выбора.
В теории принятия решений выделяют задачи индивидуального принятия решения [34] и задачи коллективного принятия решений или коллективного выбора [35; 36]. Общим для этих подходов является учёт предпочтений лица или группы лиц, принимающих решения (ЛПР), благодаря чему задача выбора может быть сформулирована, подразумевая, что ЛПР может быть индивидуумом или коллегиальным органом, представляющим общие, согласованные предпочтения входящих в него лиц . В ИММКО приоритетность частных критериев выражается в близости пути от частного критерия до корня дерева и в значениях элементов матриц свёртки.
Традиционно при проектировании ИММКО важность критериев определялась экспертами на основе их знаний и представлений о значимости отдельных свойств для системы в целом. В данном смысле ИММКО можно относить к методам обработки экспертной информации, а сами ИММКО с определенными оговорками8 называть экспертными системами.
Задача согласования предпочтений группы лиц при определении элементов ИММКО подробно разбирается в третье главе настоящей работы.
8 Согласно словарю [37], экспертная система состоит из базы знаний, механизма логического вывода и подсистемы объяснений. При экспертном определении ИММКО для пар критериев, определенных структурой дерева критериев, экспертом на естественном языке в виде каузальных высказываний вида «Если первый критерий ... (экспертом выбирается категория, соответствующая качественному состоянию первого критерия) и второй критерий ... (экспертом выбирается категория, соответствующая качественному состоянию второго критерия), то обобщенный критерий ... (экспертом выбирается и объясняется категория, соответствующая обобщенному критерию)». Такие высказывания формализуют в виде набора бинарных матриц. Описательные шкалы, представляющие собой наборы категорий, используемых для вербального описания качественного состояния предметной области, и совокупность всех матриц, определяют полную группу составных правил вывода, поэтому ИММКО можно отождествлять с базой знаний и одновременно с механизмом логического вывода. Таким образом, при формализации ИММКО на основе экспертных знаний об определенной слабо структурированной и трудно формализуемой узкой предметной области определяются первые два компонента экспертной системы, способной предлагать пользователю разумные решения, но не объяснять их. Объяснение остается за пределами ИММКО.
Начиная с 2020 года после решения [29; 30; 38-46] задачи идентификации ИММКО на основе набора обучающих примеров, исследователями отмечается [45; 46] возможность использования ИММКО как инструмента анализа данных и аппроксимации зависимости между результирующей переменной и доступными для анализа показателями. В данном смысле ИММКО можно относить к методам машинного обучения (от англ. Machine Learning [47]).
Возможность сочетания обоих подходов при определении элементов ИММКО: экспертного и на основе анализа данных, раскрывает широкие возможности применения ИММКО в задачах обработки информации. Особенно это востребовано в условиях ограниченных выборок, поскольку при нехватке обучающих примеров можно дополнительно использовать экспертные знания.
Более того, в 2020 году было показано [43; 48], что ИММКО могут быть представлены в виде неполносвязных искусственных нейронных сетей, архитектура которых полностью определяется по структуре дерева критериев и элементам матриц свёртки, расположенным в его узлах, что делает ИММКО перспективным методом обработки информации, поскольку не надо перебирать большое количество возможных архитектур нейронных сетей, варьируя число скрытых слоёв и число нейронов на них. В 2023 году были созданы программные средства [49, 50], которые в совокупности с методами идентификации ИММКО [43; 44] позволили исследовать эффективность искусственных нейронных сетей, основанных на ИММКО [51; 52].
Важным преимуществом ИММКО является существование известных методов решения обратной задачи комплексного оценивания [53; 54], заключающейся в поиске значений частных критериев, при которых комплексная оценка принимает требуемое значение. Для нейронных сетей общего вида решение обратной задачи является весьма ресурсоёмким
процессом. Обучив нейронную сеть, построенную на основе ИММКО9, можно использовать существующие методы решения обратной задачи для поиска приближённого решения - нахождения диапазонов значений частных критериев, при которых расчётное значение функции принадлежит окрестности требуемого значения.
Как отмечено выше, комплексная оценка, полученная с помощью ИММКО, характеризует оцениваемый объект с учётом важности отдельных свойств для ЛПР. Возможность выразить в ИММКО значимость частных свойств, оказывающих влияние на принятие решений, нашло применение при формализации предпочтений рациональных агентов (синоним: активный элемент, актор, субъект), что сказалось на применении ИММКО в задачах моделирования предпочтений [55; 56] и моделирования поведения участников организационных систем [57; 58].
Традиционно ИММКО используются для оценивания результатов профессиональной деятельности отдельных исполнителей [59], подразделений [60], организаций и предприятий в целом [61; 62] и даже отраслей [63], о чем говорит название одного из первых инструментов комплексного оценивания -автоматизированный комплекс комплексного оценивания результатов деятельности (АККОРД) [63]. Помимо этого, ИММКО зарекомендовали себя при решении множества прикладных задач управления в организационных системах различного уровня, начиная от управления позиционированием продукции промышленного предприятия [64], управления проектами [65] и программами [66], заканчивая планированием муниципальных и региональных программ развития [67-69].
9 Применительно к нейронным сетям, построенным на основе ИММКО, вместо ИММКО предлагается использовать термин «корни принятия решения». Другими словами, предлагается говорить: искусственные нейронные сети, основанные на корнях принятия решений [52] (на англ. Decisions' Roots-based Neural Networks [70]). Данное название было незначительно изменено от Decisions-Root-Based Neural Networks (DRB NN), предложенного рецензентом работы [70], пожелавшим остаться анонимным.
Область применения ИММКО не ограничивается организационными системами. Известны исследования [71-74], в которых ИММКО применялись для оценки качества технических объектов, обладающих разнородными физико-механическими свойствами. Также ИММКО применялись в медико-биологических системах [52; 70; 75-77] для оценки состояния пациентов по набору медицинских показателей. Помимо этого, ИММКО нашли применение в задачах управления техническими системами, в частности при создании системы управления траекторией движения беспилотного транспортного средства10. Таким образом, ИММКО могут выступать в качестве одного из базовых механизмов управления в общей теории систем и теории управления.
Обобщая сказанное выше, ИММКО сегодня могут использоваться для решения широкого спектра задач, начиная от системного анализа, поддержки принятия решений, оптимизации и управления11 сложными объектами, обладающими разнородными свойствами, заканчивая обработкой информации и синтезом систем искусственного интеллекта. Этим определяется актуальность теоретического обоснования единого методологического подхода к разработке и применению прикладных ИММКО в кибернетических системах.
Степень разработанности темы. В мировой науке известны различные методы, применяющиеся для решения задач комплексного оценивания, многокритериального анализа и (или) многокритериального принятия решений. К этим методам относятся широко известные метод анализа иерархий (от англ. analytic hierarchy process, AHP) [78-80], метод анализа сетей (от англ. analytic network process, ANP) [81; 82], прецедентный подход (от англ. case-based reasoning, CBR) [83-85], анализ среды функционирования (от англ. data envelopment analysis, DEA) [86; 87], SMART-технология многокритериального
10 Впервые описание данной задачи приводится в седьмой главе настоящей работы.
11 Выше уже отмечалось, что ИММКО является функцией многих переменных, представленной в виде суперпозиции функций двух переменных, поэтому ИММКО можно использовать в качестве целевой функции в задачах многокритериальной оптимизации и задачах управления.
сравнения (SMART - аббревиатура от англ. simple multi-attribute rating technique) [88; 89], метод STEM (аббревиатура от англ. STEp Method) [90; 91], семейство методов, предложенных советскими и российскими учёными: ЗАПРОС (аббревиатура от ЗАмкнутые ПРоцедуры у Опорных Ситуаций, ZAPROS [92- 94]), ОРКЛАСС (аббревиатура от Ординальная КЛАССификация, ORCLASS [95]), ПАРК (аббревиатура от ПАРная Компенсация, PARC [31]), ДИФКЛАСС (DIFCLASS [96; 97]), ЦИКЛ (CYCLE [98]), STEMZAPROS [99] и другие, семейство методов, предложенных французскими учеными, ELECTRE различных вариаций [100-102] (ELECTRE - аббревиатура от фр. ELimination et Choix Traduisant la REalite, как правило, переводится на английский язык ELimination Et Choice Translating Reality или Elimination and Choise Translating Reality), TOPSIS (аббревиатура от англ. Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution [103-106]), методы многоуровневого много атрибутного лингвистического принятия решений (аббревиатура от англ. Multi-Level Multi-Attribute Linguistic Decision Making, ML-LDM или ML-MA-LDM [107-110]), метод сводных показателей [111], метод анализа и синтеза показателей при информационном дефиците (АСПИД) [112], метод рандомизации агрегированных индексов (Aggregated Indices Randomization Method (AIRM) [113; 114], метод DEX (от англ. Decision Expert) [115; 116], метод многокритериальной оптимизации и компромиссных решений, названный VIKOR (от серб. Vise Kriterijumska Optimizacija i Kompromisno Resenje) [117-119], анализ серых отношений (от англ. Grey Relational Analysis, GRA) [120-123], подход, основанный на доказательствах (от англ. Evidential Reasoning Approach, ER) [124-126], семейство методов PROMETHEE (аббревиатура от англ. Preference Ranking Organization METHod for Enrichment of Evaluations - метод формирования рангов предпочтения для обогащения оценок) различных вариаций [127-132], включая метод геометрического анализа GAIA (аббревиатура от англ. Geometrical Analysis for Interactive Aid [132]) и другие, а также их сочетания. Многие из указанных выше методов используют математический аппарат теории нечётких множеств [133-138] или вариации оригинальных методов, где в качестве аргументов
применяются нечёткие или лингвистические переменные. Mногие из перечисленных методов адаптированы для решения задач многокритериальной оптимизации.
Среди зарубежных учёных, занимавшихся разработкой методов принятия решений в условиях неопределённости, многокритериального анализа, многокритериальной оптимизации и управления сложными объектами, следует выделить Arrow K. J. [36], Bohanec M. [115; 116; 140], Bossert W. [139], Brans J.-P. [127-129], Chankong P. H. [141], Duckstein L. [118], Dyckhoff H. [142; 143], Edwards W. [144; 145], Efstathiou J. [158], Erkoyuncu J. [146], Figueira J. [102], Fodor J. [147], Grabisch M. [148], Guo Z. [109], Haimes V. [141], He Z. [109], Ho W. [149], Hwang C.-L. [103; 104], Kaliszewski I. [150; 151], Kandel A. [152; 153], Kofmann A. [134; 138], Lee S.C. [152], Lin C.-T. [154; 155], Malik D. S. [156], Mendoza G.A. [157], Mousseau V. [101; 102], Opricovic S. [117-119], Plaza E. [85], Moulin, H. [158], Rajkovic V. [115; 140; 159], Roubens M. [31], Roy B. [102], Roy R. [146; 160], Saaty Th. L. [78, 81], Sabaei D. [146], Simon H. A. [139], Steuer R. E. [160; 162], Tzeng G.-H. [118], Winterfeldt D. [145], Xu X. [125; 126; 149], Yang J. B.
[124-126], Yoon K. P. [103], Yu P.-L. [163], Zadeh L. [133-135], Zeleny M. [164;
12
165], Zimmermann H.-J. [136; 137] и многих других .
Среди отечественных учёных необходимо отметить Азгальдова Г. Г., одного из авторов квалиметрии [166-168], которая успешно применяется для агрегирования показателей, Айзермана M. А., предложившего классически-рациональные основания общей теории выбора [169-174], Алескерова Ф. Т., развившего теорию K. Эрроу и разработавшего специальные методы агрегирования индивидуальных представлений при коллективном выборе [172; 174-176], Аршинского Л. В., разработавшего специальные алгоритмы комплексного оценивания на основе онтологического и продукционного моделирования [177-180], академика ^ылова А. Н., разработавшего основы метода сводных показателей
12 Список зарубежных исследователей можно было бы долго продолжать. За более чем 50-летнию историю общей теории систем и теории управления тысячи исследователей внесли свой вклад в их становление и развитие.
[111; 181], академика Ларичева О. И., руководителя группы советско-российских учёных, занимающихся развитием теории принятия решений [31-33; 90; 92-94; 96-98;182-184], Лотова А. В., разработавшего методы аппроксимации и визуализации многомерной границы Парето [185-188], в том числе оболочки Эджворта-Парето [188], Ногина В. Д., предложившего подход к решению многокритериальных задач при наличии количественной информации об относительной важности критериев [189-192], Орлова А. И., разработавшего специальные экспертные и статистические методы обработки нечисловых данных [193-196], Подиновского В. В., разработавшего теорию важности критериев [197-201] и предложившего реперные функции [202], Хованова Н.В, разработавшего метод рандомизации агрегированных индексов [111-114; 203-204], и других исследователей13.
Изучаемые в настоящей работе ИММКО исследовались несколькими группами учёных, в частности Глотовым В. А. [205-208], Гусевым В. Б. [15; 16; 209], Павельевым В. В. [15; 16; 60; 205-208; 210; 211], Черкашиным А. М. [3; 61] из лаборатории № 43 «Управления в саморазвивающихся системах»14 ИПУ РАН, Бурковым В. Н. [3; 4; 7; 9; 10; 29; 30; 38; 40; 41; 53;54; 61; 63 и др.], Бурковой И. В. [40; 41; 53], Коргиным Н. А. [24; 29; 30; 38; 45; 46 и др.], академиком Новиковым Д. А. [4; 5; 8; 9; 19; 20; 54; 65 и др.], Сергеевым В. А. [24; 29; 30; 39; 45; 46], Федяниным Д. В. [212], Цыгановым В. В. [3], Щепкиным А. В. [40; 54; 213; 214] из лаборатории № 57 «Активных систем» ИПУ РАН. Помимо групп в Институте проблем управления, ИММКО исследовали две группы учёных из Воронежа в ВГТУ (ВГАСУ15), в частности Баркалов С. А. [215],
13 Список отечественных исследователей можно также долго продолжать.
14 С 2016 года лаборатория № 43 присоединена к лаборатории № 40 «Интеллектуальных систем управления и моделирования».
15 Воронежский государственный архитектурно-строительный университет, в 2016 году реорганизован в форме присоединения к Воронежскому государственному техническому университету в рамках формирования в Воронежской области регионального опорного университета.
Казакова (Власова) Е. А. [215-222], Курочка П. Н. [222; 223], Леднёва Т. М. [224], группа учёных из Перми в ПНИПУ (ПГТУ16) [228-243], преимущественно Харитонов В. А. [17; 55; 56; 64; 227-232; 234-236 и др.], и в ПГАТУ (ПГСХА17) Белых А. А. [17; 230-237 и др.], Шайдулин Р. Ф. [236-238], и другими.
Несмотря на широкое применение ИММКО, использование дискретных шкал при комплексном оценивании приводило к отсутствию чувствительности комплексного показателя к малым изменениям частных критериев. Данная проблема была решена в начале XXI века независимо и параллельно несколькими группами ученых, которые активно занимались разработкой ИММКО.
Анохиным А. М., Гусевым В. Б. и Павельевым В. В. [15] из ИПУ РАН были предложены модели комплексного оценивания, основанные на интерполяции матриц свёртки, что позволило работать с непрерывными аргументами. Следовательно, комплексный показатель принадлежал непрерывной шкале, т. е. проблема отсутствия чувствительности к малым изменениям сворачиваемых показателей была решена. Получившиеся функции свертки обладали свойствами непрерывности, монотонности и кусочной гладкости, что позволило исследователям сформулировать и решить задачи управления и оптимизации многомерными объектами.
Андронниковой Н. Г., Леонтьевым С. В. и Новиковым Д. А. из ИПУ РАН была предложена процедура нечёткого комплексного оценивания [19], позволяющая экспертам оценивать качественные параметры и при этом высказывать модальные суждения. Нечёткие сетевые системы комплексного оценивания были предложены чуть позже Новиковым Д. А. и Сухановым А. Л. [20]. Попытка построения иерархических матричных нечётких процедур
16 Пермский государственный технический университет, в 2011 году получил статус национального исследовательского университета, в связи с чем был переименован в Пермский национальный исследовательский политехнический университет.
17
Пермская государственная сельскохозяйственная академия имени академика Д. Н. Прянишникова, в 2017 году переименована в Пермский государственный аграрно-технологический университет имени академика Д. Н. Прянишникова.
комплексного оценивания предпринималась Зиммерманном Г. Ю. (Zimmermann H.-J.) [137].
Нечёткое комплексное оценивание получило активное развитие в исследованиях Харитонова В. А., Белых А. А. и их коллег [225-240 и др.]. Существенным толчком для развития этого направления стала гипотеза профессора Харитонова В. А. о способности эксперта высказывать модальные суждения на множестве двух ближайших по смыслу категорий так, чтобы сумма значений характеристической функции нечёткой переменной была равна единице. Принятие данного допущения позволяло установить однозначное соответствие между нечёткими переменным и непрерывной шкалой действительных значений. Это позволило работать как с непрерывными значениями сворачиваемых критериев, так и с нечёткими переменными.
Профессору Харитонову В. А. и его коллегами [17; 55; 234] удалось получить трёхмерные поверхности функций свёртки и их проекции на область определения, что способствовало активному распространению этих методов в связи с графической наглядностью функций свёртки, соответствующих матрицам, входящим в состав ИММКО. Отдельный интерес представляло транзитивное замыкание ИММКО [56; 226; 234]. Впервые возможность работы с элементами матрицы в нечётком виде была показана профессором Харитоновым В. А. в [234].
Несмотря на указанные выше научные достижения, вопрос применимости этих методов в условиях неопределённости до настоящего исследования был изучен частично, в том числе исследователями не ставилась задача соотнесения известных ИММКО друг с другом.
Неопределённость традиционно делят на нечёткую, интегральную и вероятностную. Как следует из названия, механизмы нечёткого комплексного оценивания (далее - МНКО) Андронниковой Н. Г., Леонтьева С. В., Новикова Д. А., Харитонова В. А., Белых А. А. применимы в условиях нечёткой неопределённости, например, когда эксперты при оценке отдельных свойств не могут высказать категорические суждения и свои оценки сообщают в нечётком (синоним: размытом) виде, что и является источником неопределённости.
Несмотря на то что интервальную неопределённость можно представить в виде нечётких множеств, известные механизмы их не позволяли осуществлять комплексное оценивание в условиях такой неопределённости, поскольку носителем нечётких множеств были порядковые шкалы, т. е. дискретные оценки. Агрегировать показатели с интервальной неопределённостью можно было с помощью непрерывных механизмов комплексного оценивания (далее - НМКО) Анохина А. М., Гусева В. Б., Павельева В. В. в силу монотонности функций, построенных на базе матриц, элементы которых рассматривались как не убывающие, т. е. монотонных матриц. При этом авторы этих НМКО такие задачи не рассматривали. При наличии статистических данных в виде распределения значений частных критериев Бурковым В. Н. и Новиковым Д. А. была показана применимость ИММКО [65].
Похожие диссертационные работы по специальности «Другие cпециальности», 00.00.00 шифр ВАК
Система поддержки принятия решений для повышения эффективности управления региональными интеграционными процессами на основе механизмов комплексного оценивания2007 год, кандидат технических наук Камалетдинов, Марат Рафаилевич
Методы оценки параметров возможностных распределений и их применение для прогнозирования неисправностей электрооборудования2019 год, кандидат наук Сорокина Ирина Владимировна
Алгоритмы сужения множества Парето на основе информации о предпочтениях ЛПР2014 год, кандидат наук Басков, Олег Владимирович
Модели, методы и алгоритмы оперативной поддержки принятия решений для автоматизированного управления ведомственной мультисервисной сетью связи2019 год, доктор наук Агеев Сергей Александрович
Алгоритмы учета набора информации об отношении предпочтения ЛПР в процессе принятия решений2014 год, кандидат наук Басков Олег Владимирович
Список литературы диссертационного исследования доктор наук Алексеев Александр Олегович, 2025 год
Список литературы
1) Новиков Д.А. Методология управления. - М.: ЛИБРОКОМ, 2012. - 128 с. -(Серия «Умное управление»).
2) Глоссарий по теории управления / ФГБУН «Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова Российской академии наук» - текст : электронный. -Режим доступа: https://www.ipu.ru/education/glossary (дата обращения 25.04.2025 г.).
3) Бурков В.В., Кондратьев В.В., Цыганов В.В., Черкашин А.М. Теория активных систем и совершенствование хозяйственного механизма. - М.: Наука, 1984. - 271 с.
4) Бурков В. Н., Новиков Д. А. Теория активных систем: состояние и перспективы. - М.: СИНТЕГ, 1999. - 128 с.
5) Новиков Д.А., Петраков С.Н. Курс теории активных систем. - М.: СИНТЕГ, 1999. - 108 с.
6) Теория активных систем - 50 лет / Материалы международной научно-практической конференции, 18-19 ноября 2019 г.; под общ. ред. В.Н. Буркова. -М.: ИПУ РАН. - 653 с.
7) Бурков В. Н., Кондратьев В. В. Механизмы функционирования организационных систем. - М.: Наука, 1981. - 384 с.
8) Новиков Д.А. Теория управления организационными системами. - М.: Изд-во Московского психолого-социального института, 2005. - 581 с.
9) Бурков В.Н., Коргин Н.А., Новиков Д.А. Введение в теорию управления организационными системами: учебник / под ред. Д.А. Новикова. -М.: ЛИБРОКОМ, 2009. - 264 с.
10) Большие системы: моделирование организационных механизмов / В. Н. Бурков [и др.]. - М.: Наука, 1989. - 245 с.
11) Singh R. P. Organizational Control Mechanisms. - Delhi: Northern Book Centre, 1988. - 189 p.
12) Katz D. The motivational basis of organizational behavior / D. Katz // Behavioral Science. - 1964. - Vol. 9. - P. 131 - 146.
13) Mechanisms of Organizational Behavior Control: A Survey / V.N. Burkov, M.V. Goubko, N.A. Korgin, D.A. Novikov // Advances in Systems Science and Application. -2013. - Vol. 13, № 1. - P. 1-20.
14) Integrated Mechanisms of Organizational Behavior Control / Burkov V.N., Goubko M.V., Korgin N.A., Novikov D.A. // Advances in Systems Science and Application. - 2013. - Vol. 13, No 3. - P. 217-225.
15) Анохин А.М., Гусев В.Б., Павельев В.В. Комплексное оценивание и оптимизация на моделях многомерных объектов. - М.: ИПУ РАН, 2003. - 79 с. (Научное издание / Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН).
16) Гусев В.Б., Павельев В.В. Использование непрерывных шкал при оценивании и принятии решений в сложных проблемных ситуациях. - М.: ИПУ РАН, 2013. - 118 с.
17) Харитонов В.А., Винокур И.Р., Белых А.А. Функциональные возможности механизмов комплексного оценивания с топологической интерпретацией матриц свёртки // Управление большими системами: сборник трудов. - 2007. - №18.-С.129-140.
18) Алексеев А.О. Аддитивно-мультипликативный матричный механизм нечёткого комплексного оценивания и эквивалентный ему непрерывный механизм // Современные сложные системы управления: материалы XII междунар. науч.-практ. конф. ([г. Липецк], 25-26 октября 2017 г.) / Липец. гос. техн. ун-т, Ин-т проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН. - Липецк, 2017. - Т. 1. - С. 15-20.
19) Андроникова Н.Г., Леонтьев С.В., Новиков Д.А. Процедуры нечёткого комплексного оценивания // Современные сложные системы управления: тр. межд. науч.-пр. конф. - Липецк. 2002. - С. 7-8.
20) Новиков Д.А., Суханов А.Л. Нечёткие сетевые системы комплексного оценивания // Проблемы информационной экономики. Вып. 6. Моделирование инновационных процессов и экономической динамики. - М.: Ленанд, 2006. -С. 279-292.
21) Алексеев, А. О. Процедуры нечёткого комплексного оценивания / А. О. Алексеев, И. Е. Алексеева // XII всероссийское совещание по проблемам управления ВСПУ-2014, Москва, 16-19 июля 2014 года / Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН. - Москва: Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2014. - С. 7884-7893.
22) Алексеев, А. О. Исследование альтернативных подходов к теоретико-множественным операциям над нечёткими множествами в процедуре нечёткого комплексного оценивания / А. О. Алексеев // Прикладная математика и вопросы управления / Applied Mathematics and Control Sciences. - 2015. - № 1. -С. 60-72.
23) Алексеев, А. О. Нечёткое и Ф-нечёткое комплексное оценивание сложных объектов / А. О. Алексеев // Управление большими системами : сборник трудов XV Всероссийской школы-конференции молодых ученых. В 2-х томах, Воронеж, 10-13 сентября 2018 года / Под редакцией С.А. Баркалова. -Воронеж: Воронежский государственный технический университет, 2018. - С. 16-23.
24) Коргин Н.А., Сергеев В.А. Лекция Коргина Н.А. для студентов ДВФУ по корням принятия решений / Лаборатория № 57 «Активных систем» ИПУ РАН. - Москва, 2021. - (1 ч 44 мин). - URL: https://youtu.be/b4dF7znmVyo (дата обращения: 19.10.2022). - Дата публикации: 16.11.2021. - Режим доступа: Лаборатория 57 ИПУ РАН // YouTube, свободный.
25) Колмогоров А.Н. О представлении непрерывных функций нескольких переменных суперпозициями непрерывных функций меньшего числа переменных // Доклады АН СССР. - 1956. - Т. 108, № 2. - С. 179-182.
26) Колмогоров А.Н. О представлении непрерывных функций нескольких переменных в виде суперпозиции непрерывных функций одного переменного и сложения // Доклады АН СССР. - 1957. - Т. 114, № 5. - С. 953-956.
27) Арнольд В.И. О функции трёх переменных // Доклады АН СССР. - 1957. - Т. 114, № 4. - С. 679-681.
28) Арнольд В. И. О представлении непрерывных функций трёх переменных суперпозициями непрерывных функций двух переменных // Математический сборник. - 1959. - Т. 48(90), № 1. - С. 3-74.
29) Бурков, В. Н. Идентификация механизмов комплексной оценки на основе унитарного кода / В. Н. Бурков, В. А. Сергеев, Н. А. Коргин // Управление большими системами. - 2020. - Вып. 87. - С. 67-85.
30) Burkov, V. N. Identification of integrated rating mechanisms as optimization problem / V. N. Burkov, V. A. Sergeev, N.A. Korgin // Proceedings of the 2020 13th International Conference "Management of large-scale system development" (MLSD'2020), 28-30 September 2020, Moscow, Russia. - Los Alamitos: IEEE, 2020. - 5 p. - № 20153257.
31) Ларичев О.И., Мошкович Е.М. Качественные методы принятия решений. Вербальный анализ решений. - М.: Наука. Физматлит, 1996. - 208 с.
32) Larichev, O. I. Verbal Decision Analysis for Unstructured Problems / O. I. Larichev, H. M. Moshkovich - Boston: Kluwer Academic Publishers, 1997. -260 p.
33) Moshkovich, H. Verbal Decision Analysis / H. Moshkovich, A. Mechitov, D. Olson; editors: S. Greco, M. Ehrgott, J. Figueira // Multiple Criteria Decision Analysis. - New York: Springer, 2016. - P. 605-636. - (International Series in Operations Research & Management Science, Vol. 233). - DOI: 10.1007/978-1-4939-3094-4_15.
34) Индивидуальное принятие решений: поведение целеустремленного агента [Текст] : монография / Г. П. Виноградов ; М-во образования и науки
Российской Федерации, Тверской гос. технический ун-т. - Тверь : ТГТУ, 2011. - 163 с.
35) Алескеров Ф.Т., Хабина Э.Л., Шварц Д. А. Бинарные отношения, графы и коллективные решения. - Москва: Изд. дом ГУ-ВШЭ, 2006. - 400 с.
36) Коллективный выбор и индивидуальные ценности / К. Дж. Эрроу ; Пер. с англ.: [Ю. М. Яновская]. - Москва : Издат. Дом ГУ ВШЭ, 2004 (ПИК ВИНИТИ). - 201 с.
37) Экспертные системы / текст: электронный // Словарь терминов в коллекции: Thesaurus of Information Technology (zthes_cat) / Евразийский национальный университет им. Л.Н. Гумилева, Астана; Новосибирский государственный университет, Новосибирск; Институт вычислительных технологий СО РАН, Новосибирск; А.М. Федотов. - URL: -http://db4.sbras.ru/elbib/data/show_page.phtml?13+382 (дата обращения: 25.04.2025).
38) Бурков, В. Н. Проблемы синтеза механизма комплексного оценивания на основе обучающего набора данных / В. Н. Бурков, Н. А. Коргин, О. Л. Марин // XIII Всероссийское совещание по проблемам управления (ВСПУ-2019): сб. тр. (Москва, 17-20 июня 2019 г.) / Ин-т проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН. - М.: ИПУ РАН, 2019. - С. 2280-2284.
39) Сергеев, В. А. Разработка методов анализа и синтеза механизмов комплексного оценивания на основе наборов дискретных данных: дис. ... канд. техн. наук: 2.3.4 / Сергеев Владимир Александрович; [Место защиты: Институт проблем управления имени В.А. Трапезникова Российской академии наук]. -Москва, 2024. - 118 с.
40) Бурков, В. Н. Метод синтеза системы комплексного оценивания / В. Н. Бурков, И. В. Буркова, А. В. Щепкин // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника. - 2020. - Т. 20, № 4. - С. 63-73. - DOI 10.14529/ctcr200407.
41) Формирование системы комплексного оценивания на основе обучающих вариантов / И. В. Буркова, В. Н. Бурков, О. Г. Добросердов [и др.] // Известия
Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. - 2019. -Т. 9, № 4(33). - С. 126-138.
42) Алексеев, А. О. Об одном подходе к идентификации механизмов комплексного оценивания на основе обучающего множества / А. О. Алексеев // Информационные системы и технологии: достижения и перспективы : II международная научная конференция, Республика Азербайджан, Сумгаит, 09-10 июля 2020 года / Сумгаитский гос. ун-т. - Сумгаит, 2020. -С. 117-120.
43) Alekseev, A. Identification of Integrated Rating Mechanisms Based on Training Set / A. Alekseev // Proceedings of 2020 2nd International Conference on Control Systems, Mathematical Modeling, Automation and Energy Efficiency, SUMMA 2020, Virtual, Lipetsk, 10-13 November 2020. - IEEE, 2020. - P. 398-403. - DOI 10.1109/SUMMA50634.2020.9280751.
44) Alekseev, A. Identification of Integrated Rating Mechanisms with Non-serial Structures of Criteria Tree / A. Alekseev // Proceedings of 2021 3nd International Conference on Control Systems, Mathematical Modeling, Automation and Energy Efficiency, SUMMA 2021, Virtual, Lipetsk, 10-12 November 2021. - IEEE, 2021. - P. 599-603. - DOI 10.1109/SUMMA53307.2021.9632221.
45) Сергеев, В. А. Идентификация механизмов комплексного оценивания как подход анализу дискретных данных / В. А. Сергеев, Н. А. Коргин // Управление большими системами: доклады XVII Всероссийской школы-конференции молодых ученых, Москва-Звенигород, 06-09 сентября 2021 г., / Ин-т проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН. - режим доступа: https://ubs2021.ipu.ru/node/13279 (дата обращения: 08.09.2021).
46) Sergeev, V.A. Identification of integrated rating mechanisms as an approach to discrete data analysis / Sergeev V.A., Korgin N.A. // IFAC-PapersOnLine. - 2021. -Vol. 54, Issue 13. - P. 134-139. DOI 10.1016/j.ifacol.2021.10.433
47) Machine Learning / T. M. Mitchell. - New York: McGraw-Hill, 1997. - 414 p.
48) Алексеев, А. О. Представление механизмов комплексного оценивания в виде искусственных нейронных сетей / А. О. Алексеев // Математика и междисциплинарные исследования - 2020 : Материалы Всероссийской научно-практической конференции молодых ученых с международным участием, Пермь, 12-14 октября 2020 года. - Пермь: Пермский государственный национальный исследовательский университет, 2020. - С. 156-160.
49) Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2023685360 Российская Федерация. Программный модуль проектирования и обучения нейронных сетей, основанных на корнях принятия решений (Software Module for Designing and Training Decisions Root-based Neural Networks) : заявка № 2023684000 : заявл. 13.11.2023 : опубл. 27.11.2023 / А. О. Алексеев, Л. В. Кожемякин, А. В. Маккавеев.
50) Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2024662382 Российская Федерация. Программный модуль для оценки качества обучения нейронных сетей: № 2024661802: заявл. 28.05.2024: опубл. 28.05.2024. / Л.В. Кожемякин, А. О. Алексеев, А.В. Маккавеев.
51) Кожемякин, Л.В. О качестве обучения основанных на корнях принятия решений неполносвязных нейронных сетей в условиях ограниченных данных / Л. В. Кожемякин, А. О. Алексеев // Инженерный вестник Дона - 2024. - № 3. -URL: http://www.ivdon.ru/ru/magazine/archive/n3y2024/9089 (дата обращения 19.04.2024).
52) Кожемякин, Л. В. Методы и алгоритмы предобработки ограниченных данных и оценки качества неполносвязных нейронных сетей при их построении на основе корней принятия решений : дис. ... канд. техн. наук; 2.3.1. / Кожемякин Леонид Валерьевич; [Место защиты: Пермский национальный исследовательский политехнический университет]. - Пермь, 2024. - 160 с.
53) Бурков, В. Н. Метод дихотомического программирования / Бурков В.Н., И. В. Буркова, М. В. Попок // Управление большими системами : сборник трудов. - 2004. - Вып. 9. - С. 57-75.
54) Бурков В.Н., Новиков Д.А., Щепкин А.В. Механизмы управления эколого-экономическими системами / под ред. академика С.Н. Васильева - М.: Издательство физико-математической литературы, 2008. - 244 с.
55) Квантификация предпочтений хозяйствующих субъектов управления в задачах цифровой экономики : монография / В. А. Харитонов, А. О. Алексеев,
A. В. Вычегжанин [и др., всего 9 чел.]; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Перм. нац. исслед. политехн. ун-т, под ред. В. А. Харитонова. -Пермь: Изд-во ПНИПУ, 2018. - 171 с.
56) Интеллектуальные технологии обоснования инновационных решений: монография / В. А. Харитонов [и др., всего 11 чел.]; под науч. ред.
B. А. Харитонова. - Пермь: Изд-во Перм. гос. техн. ун-та, 2010. - 342 с.
57) Алексеев, А. О. Имитационное моделирование поведения неоднородных агентов в мультиагентных системах (на примере инвестирования в рынок недвижимости) / А. О. Алексеев, И. Е. Алексеева // Проблемы управления и моделирования в сложных системах : тр. XVII Междунар. конф., 22-25 июня 2015 г., Самара, Россия. - Самара : Самар. науч. центр РАН, 2015. - С. 287-303.
58) Алексеев, А. О. Исследование возможности информационного управления поведением участников рынка недвижимости / А. О. Алексеев // Управление большими системами (УБС'2015) : материалы XII Всерос. шк.-конф. молодых ученых, 07-11 сент. 2015 г., Волгоград. - Москва : ИПУ РАН, 2015. - С.157-168.
59) Комплексная система оценки деятельности основных подразделений и исполнителей в НИИ и КБ отрасли / Л.С. Барютин [и др.] -Москва : Информэлектро, 1978. - 65 с. - (Серия: Обзор. информ. ТС-256 «Экономика отеч. и зарубеж. электропромышленности»).
60) Семёнов И.Б., Павельев В.В., Сагалов Ю.Э. Комплексная система оценки результатов деятельности научных подразделений в Институте проблем управления (автоматики и телемеханики) // Реферативный сборник ЦНИИТЭИП. Серия: Приборы, средства автоматизации и системы
управления. Средства вычислительной техники и оргтехники. - 1979. -Вып. 10. - С. 53.
61) Бурков В.Н., Гореликов Н.И., Черкашин А.М. Методические основы комплексной оценки результатов деятельности предприятий с учётом их прогрессивности в ВПО «Союзэлектроприбор» // Приборы и системы управления.
- 1982. - №11. - С. 21.
62) Семёнов И.Б., Шнейдерман М.В. Опыт организации и проведения экспертных оценок научных результатов в Институте проблем управления // Приборы и системы управления. - 1979. - № 9. - С. 39-40.
63) Комплексный подход к управлению научно-техническим прогрессом в отрасли / В.А. Трапезников [и др.] // Вестник АН СССР. - 1983. - № 3. - С. 33-43.
64) Винокур, И.Р. Методика управления позиционированием продукции промышленного предприятия на основе имитационной модели заданного сектора рынка / И. Р. Винокур, В. А. Харитонов, А. О. Алексеев // Вестник Пермского государственного технического университета. Социально-экономические науки. -2010. - № 6(25). - С. 69-75.
65) Бурков В.Н., Новиков Д.А. Как управлять проектами: научно-практическое издание. - М.: СИНТЕГ - ГЕО, 1997. - 188 с.
66) Власова Е.А., Набиуллин И.Ф. Комплексная оценка в задачах управления программами // Вестник Воронежского государственного технического университета. - 2010. - Т. 6. - С. 145-148.
67) Андронникова Н.Г., Бурков В.Н., Леонтьев С.В. Комплексное оценивание в задачах регионального управления / Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН. - Москва : Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2002. - 54 с.
68) Модели и методы оптимизации региональных программ развития / Н.Г. Андронникова [и др.]; Ин-т проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН.
- Москва : Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2001. -60 с.
69) Камалетдинов, М. Р. Система поддержки решений для повышения эффективности управления региональными интеграционными процессами на основе механизмов комплексного оценивания: дис. ... канд. техн. наук: 05.13.10 / Камалетдинов Марат Рафаилевич. - Тюмень, 2006. - 221 с.
70) Data Preprocessing and Neural Network Architecture Selection Algorithms in Cases of Limited Training Sets - On an Example of Diagnosing Alzheimer's Disease / A. Alekseev, L. Kozhemyakin, V. Nikitin, J. Bolshakova // Algorithms. - 2023. -Vol. 16, Iss. 5. - Art. 219. - DOI 10.3390/a16050219.
71) Шаманов, В.А. Управление процессом дозирования компонентов автоклавного газобетона в условиях нестабильности качества сырья на основе моделей и алгоритмов интеллектуальной поддержки : дис. ... канд. техн. наук : 05.13.06 / Шаманов Виталий Альбертович; [Место защиты: Пермский национальный исследовательский политехнический университет]. Пермь, 2015. -161 с.
72) Кривогина, Д.Н. Информационная система выбора характеристик материалов строительных конструкций с использованием ассортиментного подхода : на примере тяжелого бетона : дис. ... канд. техн. наук : 05.13.01 / Кривогина Дарья Николаевна; [Место защиты: Пермский национальный исследовательский политехнический университет]. Пермь, 2019. 218 с.
73) Сафонов, Н. С. Повышение эффективности планирования ремонта жилого фонда на основе механизмов согласования интересов субъектов управления : дис. ... канд. техн. наук : 05.13.10 / Сафонов Никита Игоревич; [Место защиты: Пермский национальный исследовательский политехнический университет]. Пермь, 2021. 238 с.
74) Жеглова, Ю. Г. Методика выбора технических решений ограждающих конструкций нулевого цикла строительства на основе системного анализа и теории активных систем : дис. ... канд. техн. наук: 05.13.01 / Жеглова Юлия Германовна; [Место защиты: Российский университет дружбы народов]. -Москва, 2021. - 126 с.
75) Патент на изобретение № 2819148 Российская Федерация. Способ диагностики болезни Альцгеймера : № 2023126743 : заявл. 19.10.2023 : опубл. 14.05.2024 / Алексеев А.О., Кожемякин Л.В., Никитин В.Н., Большакова Ю.А.
76) Кожемякин, Л. В. Применение корней принятия решений для определения взаимосвязи между магнитной восприимчивостью вен головного мозга и наличием болезни Альцгеймера / Л. В. Кожемякин, В. Н. Никитин, А. О. Алексеев // Управление большими системами : труды XVIII Всероссийской школы-конференции молодых ученых, Челябинск, 05-08 сентября 2022 года. -Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ, 2022. - С. 318-324. - EDN CAJUES.
77) Kozhemyakin, L. V. Application of Decisions' Roots for Data Analysis on Example of Dataset with Magnetic Susceptibility Values of the Brain Veins and the Alzheimer's Disease / L. V. Kozhemyakin, A. O. Alekseev, V. N. Nikitin // Proceedings of 2022 4th International Conference on Control Systems, Mathematical Modeling, Automation and Energy Efficiency, SUMMA 2022, Virtual, Lipetsk, 09-11 November 2022. - IEEE, 2022. - P. 425-427. - DOI 10.1109/SUMMA57301.2022.9973977.
78) Saaty, T. L. Decision making with the analytic hierarchy process / T. L. Saaty // International journal of services sciences. - 2008. - Т. 1. - №. 1. - С. 83-98.
79) Vaidya, O. S. Analytic hierarchy process: An overview of applications / O. S. Vaidya, S. Kumar // European Journal of operational research. - 2006. - Vol. 169, № 1. - P. 1-29.
80) Vargas L. G. An overview of the analytic hierarchy process and its applications / L. G. Vargas // European journal of operational research. - 1990. -Vol. 48, № 1. -P. 2-8.
81) Saaty, T. L. Decision Making with Dependence and Feedback: The Analytic Network Process. - Pittsburgh, Pennsylvania: RWS Publications, 1996 - 370 p.
82) Taherdoost, H. Analytic Network Process (ANP) method: A comprehensive review of applications, advantages, and limitations / H. Taherdoost, M. Madanchian // Journal of Data Science and Intelligent Systems. - 2023. - Vol. 1, № 1. - P. 12-18.
83) Watson, I. Case-based reasoning: A review / I. Watson, F. Marir // The knowledge engineering review. - 1994. - Vol. 9, № 4. - P. 327-354.
84) Althoff K. D. Case-based reasoning // Handbook of Software Engineering and Knowledge Engineering: Volume I: Fundamentals. - 2001. - P. 549-587.
85) De Mantaras, R. L. Case-based reasoning: an overview / R. L. De Mantaras, E. Plaza // AI communication. - 1997. - Vol. 10, № 1. - P. 21-29.
86) Cook, W. D. Data envelopment analysis (DEA) - Thirty years on / Cook W. D., Seiford L. M. // European journal of operational research. - 2009. - Vol. 192, № 1. -P. 1-17.
87) Bowlin, W. F. Measuring performance: An introduction to data envelopment analysis (DEA) / W. F. Bowlin // The journal of cost analysis. - 1998. - Vol. 15, № 2. -P. 3-27.
88) Research of simple multi-attribute rating technique for decision support / D. Siregar D. Arisandi, A. Usman et al. // Journal of Physics: Conference Series. - 2017. -Vol. 930, Iss. 1. - Art. 012015.
89) Risawandi, R. R. Study of the simple multi-attribute rating technique for decision support / R. R. Risawandi, R. Rahim // International Journal of Scientific Research in Science and Technology. - 2016. - Vol. 2, Iss. 6. - P. 491-494
90) Linear programming with multiple objective functions: Step method (STEM) / R. Benayoun, J. de Montgolfier, J. Tergny, O. Laritchev // Mathematical Programming. - 1971. - Vol. 1, № 1. - P. 366-375. - DOI 10.1007/BF01584098.
91) Perot, J. B. An analysis of the fractional step method / J. B. Perot // Journal of Computational Physics. - 1993. - Vol. 108, № 1. - P. 51-58.
92) Метод ЗАПРОС (Замкнутые Процедуры у Опорных Ситуаций) анализа вариантов сложных решений / Ларичев О.И., Зуев Ю.А., Гнеденко Л.С. // Многокритериальный выбор при решении слабоструктуризованных проблем : сборник трудов ВНИИСИ / Под ред. С. В. Емельянова. №5. - М., 1978. - С. 83-97.
93) Larichev, O. I. ZAPROS-LM - a method and system for ordering multiattribute alternatives / O. I. Larichev, H. M. Moshkovich // European Journal of Operational Research. 1995. - Vol. 82, No. 3. - P. 503-521. - DOI: 10.1016/0377-2217(93)E0143-L
94) Larichev O.I. Ranking multicriteria alternatives: The method ZAPROS III / O. I. Larichev // European Journal of Operational Research. - 2001. - Vol. 131, Iss. 3. -P. 550-558.
95) OrclassWeb: a tool based on the classification methodology ORCLASS from verbal decision analysis framework / T. C. S. Machado, P. R. Pinheiro, I. Tamanini // Mathematical Problems in Engineering. - 2014. - Vol. 2014, №. 1. - Art. 238168.
96) Ларичев, О.И. Система ДИФКЛАСС: построение полных и непротиворечивых баз экспертных знаний в задачах дифференциальной классификации / О. И. Ларичев, А. А. Болотов // Научно-техническая информация. Сер 2. - 1996. - № 9. - С. 9-15.
97) Larichev O.I., Moshkovich H.M., Furems E.M. Decision Support System "CLASS" / B. Brehmer, H. Jungermann, P. Lorens, G. Svenson (Eds.) // New Direction in Research on Decision Making - North-Holland, Amsterdam, 1986 -P. 303-315.
98) Larichev, O.I. Effectiveness evaluation of expert classification methods / O. I. Larichev, A. Asanov, Y. Naryzhny // European Journal of Operational Research. -2002. - Vol. 138, Iss. 2. - P. 260-273. - DOI 10.1016/S0377-2217(01)00245-4.
99) Фуремс, Е. М. Применение метода STEPCLASS к задачам классификации с иерархической структурой / Е. М. Фуремс // Искусственный интеллект и принятие решений. - 2014. - Вып. 4. - С. 96-107.
100) Maystre L. Y., Pictet J., Simos J. Méthodes multicritères ELECTRE: description, conseils pratiques et cas d'application à la gestion environnementale. - Lausanne: EPFL Press, 1994. - 323 p.
101) Mousseau, V. A user-oriented implementation of the ELECTRE-TRI method integrating preference elicitation support / V. Mousseau, R. Slowinski, P. Zielniewicz // Computers & Operations Research. - 2000. - № 27. - P. 757-777.
102) Figueira J., Mousseau V., Roy B. ELECTRE methods / Figueira J., Greco S., Ehrgott M. (eds) Multiple Criteria Decision Analysis: State of the Art Surveys. -Boston: Springer-Verlag, 2005. - P. 133-162.
103) Hwang C.-L., Yoon K. P. Multiple attribute decision making. Methods and applications. A state-of- the-art survey. - Heidelberg: Springer Berlin, 1981. - 280 p. (Series: Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems).
104) Lai, Y. J. TOPSIS for MODM / Y. J. Lai, T. Y. Liu, C.-L. Hwang // European journal of operational research. - 1994. - Vol. 76, № 3. - P. 486-500.
105) Chakraborty, S. TOPSIS and Modified TOPSIS: A comparative analysis / S. Chakraborty // Decision Analytics Journal. - 2022. - Vol. 2. - Art. 100021.
106) Aloini, D. A peer IF-TOPSIS based decision support system for packaging machine selection / D. Aloini, R. Dulmin, V. Mininno // Expert Systems with Applications. - 2014. - Vol. 41, Iss. 5. - P. 2157-2165. - DOI 10.1016/j.eswa.2013.09.014
107) Демидовский А.В., Бабкин Э.А. Разработка распределенной лингвистической системы поддержки принятия решений // Бизнес-информатика. 2019. Т. 13. № 1. С. 18-32. DOI: 10.17323/1998-0663.2019.1.18.32
108) Wang, Z. Tri-level multi-attribute group decision making based on regret theory in multi-granular linguistic contexts / Z. Wang, Y. M. Wang, L. Wang // Journal of Intelligent & Fuzzy Systems. - 2018. - Vol. 35, №. 1. - P. 793-806.
109) Multi-attribute decision making method based on probabilistic linguistic term sets and its application in the evaluation of emergency logistics capacity / Y. Yang, Z. Guo, Z. He // Journal of Intelligent & Fuzzy Systems. - 2022. - Т. 42. - №. 3. - С. 21572168.
110) Демидовский А.В. Сравнительный анализ методов многокритериального принятия решений: ELECTRE, TOPSIS и ML-LDM // XXIII Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям (SCM - 2020): сборник трудов, 27- 29 мая 2020, Санкт-Петербург, Россия / Санкт-Петербургский
государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина). - Санкт-Петербург, 2020. - С. 234-237.
111) Хованов, Н. В. Оценка сложных экономических объектов и процессов в условиях неопределенности: к 95-летию метода сводных показателей
A. Н. Крылова / Н. В. Хованов // Вестник Санкт-Петербургского университета. Серия 5. Экономика. - 2005. - Вып. 1. - С. 138-144.
112) Хованов Н. В. Анализ и синтез показателей при информационном дефиците. - СПб.: Изд-во СПбГУ, 1996. - 196 с.
113) Хованов, Н. В. Стохастические модели теории квалиметрических шкал / Н.
B. Хованов. - Ленинград : РИО ЛГУ, 1986. - 80 с. - EDN SVQSUL.
114) Hovanov, N. Multicriteria estimation of probabilities on basis of expert non-numeric, non-exact and non-complete knowledge / N. Hovanov, K. Hovanov, M. Yudaeva // European Journal of Operational Research. - 2009. - Vol. 195, No. 3. - P. 857-863. - DOI 10.1016/j.ejor.2007.11.018. - EDN LLWXJD.
115) Bohanec M., Rajkovic V. DEX: An expert system shell for decision support // Sistemica. - 1990. - Vol. 1, №. 1. - P. 145-157.
116) Bohanec M. DEX (Decision EXpert): A qualitative hierarchical multi-criteria method // Multiple Criteria Decision Making: Techniques, Analysis and Applications. -Singapore : Springer Nature Singapore, 2022. - P. 39-78.
117) ОприцовиЬ, С. Вишекритерщумска оптимизацща система у гра^евинарству : [дис. ... доктор наук] / ОприцовиЬ Серафим. [Београдски универзитет, Гра^евински факултет]. - Београд, 1998. - 302 с.
118) Opricovic, S. Extended VIKOR Method in Comparison with Outranking Methods / S. Opricovic, G.-H. Tzeng // European Journal of Operational Research. -2007. - Vol. 178, Iss. 2. - P. 514-529. - 10.1016/j.ejor.2006.01.020.
119) Duckstein, L. Multiobjective Optimization in River Basin Development / L. Duckstein, S. Opricovic // Water Resources Research. 1980. - Vol. 16, Iss. 1. - P. 14-20.
120) Deng, J.L. Introduction to Grey System / J. L. Deng // The Journal of Grey System. 1989. - Vol. 1. - P. 1-24.
121) Deng J.L. Grey System Theory. - Wuhan: press of Huazhong University of Science & Technology, 2002. - P. 300-309.
122) Kuo, Y. The use of grey relational analysis in solving multiple attribute decisionmaking problems / Y. Kuo, T. Yang, G. W. Huang // Computers & industrial engineering. - 2008. - Vol. 55, № 1. - P. 80-93.
123) Immaculate H. J. Grey Relational Analysis Method for Multiple Attribute Decision Making in Rough Intuitionistic Fuzzy Setting / H. J. Immaculate, I. Arockiarani // International Journal of Innovative Science, Engineering & Technology.
- 2015. - Vol. 2, Iss. 10 - P. 657-665.
124) Wang, Y.M. Safety analysis and synthesis using fuzzy sets and evidential reasoning / Y. M. Wang, J. B. Yang, P. Sen // Reliability Engineering & System Safety.
- 1995. - Vol. 47, Iss. 2. - P. 103-118. - DOI 10.1016/0951-8320(94)00053-Q
125) The evidential reasoning approach for MADA under both probabilistic and fuzzy uncertainties / J. B. Yang, Y. M. Wang, D. L. Xu, K. S. Chin // European Journal of Operational Research. - 2006. - Vol. 171, Iss. 1. - P. 309-343. -DOI 10.1016/j.ejor.2004.09.017.
126) Wang, Y. M. Environmental Impact Assessment Using the Evidential Reasoning Approach / Y. M. Wang; J. B. Yang; D. L. Xu // European Journal of Operational Research. - 2006. - Vol. 174, Iss. 3. - P. 1885-1913. - DOI 10.1016/j.ejor.2004.09.059.
127) Brans J. P. L'ingénierie de la décision: élaboration d'instruments d'aide à la décision. La méthode PROMETHEE / Nadeau, R. and Landry, M., Eds., L'aide à la décision: Nature, Instruments et Perspectives d'Avenir. - Québec : Presses de l'Université Laval, 1982. - P. 183-213.
128) Brans, J. P. A preference ranking organisation method: The PROMETHEE method for MCDM / J. P. Brans, P. Vincke // Management Science. - 1985. - Vol. 31.
- P. 647-656. - DOI 10.1287/mnsc.31.6.647.
129) Brans, JP., Mareschal, B. Promethee Methods // Multiple Criteria Decision Analysis: State of the Art Surveys. - New York: Springer 2005.- P. 163-186.- DOI: https://doi.org/10.1007/0-387-23081-5_5. (International Series in Operations Research & Management Science, vol 78.)
130) PROMETHEE: A comprehensive literature review on methodologies and applications / M. Behzadian, R. B. Kazemzadeh, A. Albadvi, M. Aghdasi // European Journal of Operational Research. - 2010. - Vol. 200, Iss. 1. - P. 198-215. -10.1016/j.ejor.2009.01.021
131) Corrente, S. The SMAA-PROMETHEE method / S. Corrente, J. R. Figueira, S. Greco // European Journal of Operational Research. - 2014. - Vol. 239, Iss. 2. - P. 514522. - DOI 10.1016/j.ejor.2014.05.026
132) Mareschal B. Geometrical representations for MCDA. the GAIA module /
B. Mareschal; J. P. Brans // European Journal of Operational Research. - 1988. - Vol. 34, P. 69-77.
133) Zadeh L., Fuzzy sets // Information Control. - 1965. - № 8. - P. 338-353.
134) Introduction á la théorie des sous-ensembles flous á l'usage des ingénieurs = Fuzzy sets theory. Tome I, Éléments théoriques de base / A. Kaufmann, préf. du Pr. L. A. Zadeh. - Paris: Masson; 1973. - 410 p.
135) Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений: пер. Н.И. Ринго; под ред. Н.Н. Моисеева и
C.А. Орловского. - М.: Изд-во «МИР», 1976. - 167 с.
136) Zimmermann H.-J. Fuzzy Set Theory and Its Applications. - Dordrecht: Springer, 1985. - 363 p. - (International Series in Management Science / Operations Research). -DOI: 10.1007/978-94-015-7153-1.
137) Zimmermann H.-J. Fuzzy set theory - and its applications: 3rd ed. - Boston: Kluwer Academic Publisher, 1996. - 441 p.
138) Кофман А., Хил Алуха Х. Пошаговые методы принятия решений на моделях с неопределённостью: пер. с испанского под ред. В. В. Краснопрошина,
Н. А. Лепешинского. - Минск: ООО «Скарина» 1995. - 259 с. (в серии «Новые математические модели и методы в управлении»).
139) Simon, H. A. The human mind: the symbolic level / H. A. Simon / Proceedings of the American Philosophical Society. - 1993. - Vol.137, № 4. - P. 638-637.
140) Bohanec, M., Bratko, I., Rajkovic, V. An expert system for decision making. Processes and Tools for Decision Making (ed. H.G. Sol), North-Holland, 1983. - P. 235-248.
141) Chankong V., Haimes Y. Y. Multiobjective decision making: theory and methodology. - New York: Dover Publications, 2008. - 432 p.
142) Dyckhoff, H. Basic concepts for a theory of evaluation: Hierarchical aggregation via autodistributive connectives in fuzzy set theory / H. Dyckhoff // European Journal of Operational Research. - 1985. - Vol. 20, Iss. 2. - P. 221-233. - DOI 10.1016/0377-2217(85)90063-3
143) Dyckhoff, H. Multi-criteria production theory: Convexity propositions and reasonable axioms / H. Dyckhoff //Journal of Business Economics. - 2019. - Vol. 89, № 6. - P. 719-735.
144) Edwards, W. The theory of decision making / W. Edwards // Psychological bulletin. - 1954. - Vol. 51, № 4. - P. 380.
145) Winterfeldt D., Edwards W. Decision Analysis and Behavioral Research. -Cambridge: Cambridge University Press, 1986. - 624 p.
146) Sabaei, D. A review of multi-criteria decision making methods for enhanced maintenance delivery / D. Sabaei, J. Erkoyuncu, R. Roy // Procedia CIRP. - 2015. -Vol. 37. - P. 30-35.
147) Fodor J. C., Roubens M. R. Fuzzy preference modelling and multicriteria decision support. - Dordrecht, Boston, London: Kluwer academic publishers, 1994. -256 p.
148) Grabisch, M. The application of fuzzy integrals in multicriteria decision making / M. Grabisch // European Journal of Operational Research. - 1996. - Vol. 89, Iss. 3. -P. 445-456. - DOI 10.1016/0377-2217(95)00176-X
149) Multi-criteria decision making approaches for supplier evaluation and selection: A literature review / W. Ho, X. Xu, P. K. Dey // European Journal of Operational Research. - 2010. - Vol. 202, Iss. 1. - P. 16-24 - DOI 10.1016/j.ejor.2009.05.009.
150) Kaliszewski I., Miroforidis Ja., Podkopaev D. Multiple Criteria Decision Making by Multiobjective Optimization - A Toolbox. - Cham: Springer, 2016. - 140 p. -(Series: International Series in Operations Research & Management Science, Vol. 242) - DOI: 10.1007/978-3-319-32756-3.
151) Kaliszewski I. Quantitative Pareto Analysis by Cone Separation Technique. -Boston: Springer, 1994. - 174 p. - DOI: 10.1007/978-1-4615-2772-5.
152) Kandel A., Lee S.C. Fuzzy Switching and Automata: Theory and Applications. -New York: Crane Russak, London: Edward Arnold, 1979. - 303 p.
153) Kandel, A. Fuzzy Switching and Automata / A. Kandel, S. C. Lee, C. Y. Wang // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. - 1980. - vol. 10, no. 10. - P. 690-690. - DOI 10.1109/TSMC.1980.4308381.
154) Lin C.-T. Neural Fuzzy Control Systems with Structure and Parameter Learning -Singapore: World Scientific Publishing Co., 1994. - 124 p.
155) Lin, C.-T. A Neural Fuzzy Control System with Structure and Parameter Learning / C.-T. Lin // Fuzzy Sets and Systems. - 1995. - Vol. 70, Iss. 2-3. - P. 183212. - DOI 10.1016/0165-0114(94)00216-T.
156) Malik, D. S. The Cartesian composition of fuzzy finite state machines / D. S. Malik, J. N. Mordeson, M. K. Sen // Kybernetes. - 1995. - Vol. 24, No.4. - Art. 98.
157) Mendoza, G. A. Multi-criteria decision analysis in natural resource management: A critical review of methods and new modelling paradigms / G. A. Mendoza, H. Martins // Forest ecology and management. - 2006. - Vol. 230, Iss. 1-3. - P. 1-22. -DOI 10.1016/j.foreco.2006.03.023.
158) Moulin, H. On Strategy-Proofness and Single-Peakedness / H. Moulin // Public Choice. - 1980. - Vol. 35. - P. 437-455. - DOI 10.1016/j.geb.2010.12.001
159) Efstathiou, J. Multi-attribute decision-making using a fuzzy heuristic approach / J. Efstathiou, V. Rajkovic // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. -1979. - Vol. SMC-9, Iss. 6. - P. 326-333.
160) Roy B. Classement et choix en présence de points de vue multiples (la méthode ELECTRE) // La Revue d'Informatique et de Recherche Opérationelle (RIRO). - 1968.
- № 8. - P. 57-75. - Ст. на франц. языке.
161) Steuer R. E. Multiple Criteria Optimization: Theory, Computation and Application. - New York: John Wiley & Sons, 1986. - 546 p.
162) Steuer, R. E. Multiple criteria decision making combined with finance: A categorized bibliographic study / R. E. Steuer, P. Na // European Journal of Operational Research. - 2003. - Vol. 150, Iss. 3. - P. 496-515.
163) Yu, P.-L. A Class of Solutions for Group Decision Problems / P.-L. Yu // Management Science. - 1973. - Vol. 19(8). - P. 936-946.
164) Zeleny, M. Compromise Programming / M. Zeleny; editors: J. L. Cochrane, M. Zeleny // Multiple Criteria Decision Making. - Columbia: University of South Carolina Press. - 1973. - 816 p.
165) Zelany, M. [Zeleny, M. - прим.] A concept of compromise solutions and the method of the displaced ideal / M. Zeleny // Computers & Operations Research. - 1974.
- Vol.1, Iss. 3-4. - P. 479-496. - DOI 10.1016/0305-0548(74)90064-1.
166) Азгальдов Г.Г., Азгальдова Л.А. Количественная оценка качества (квалиметрия). - М.: Изд-во стандартов, 1971 - 176 с.
167) Азгальдов Г.Г. Теория и практика оценки качества товаров (основы квалиметрии). - М.: Экономика, 1982. - 256 с.
168) Азгальдов Г.Г. Квалиметрия для всех: учеб. пособие/ Г. Г. Азгальдов, А. В. Костин, В. В. Садовов. - М.: ИД ИнформЗнание, 2012. - 165 с.
169) Айзерман М.А., Малишевский А.В. Проблемы логического обоснования в общей теории выбора. Общая модель выбора и его классически-рациональные основания. - М.: ИПУ РАН, 1980. - 71 с.
170) Айзерман М.А., Малишевский А.В. Проблемы логического обоснования в общей теории выбора. Уровни и критерии классической рациональности выбора. -М.: ИПУ РАН, 1982. - 80 с.
171) Айзерман М.А., Малишевский А.В. Проблемы логического обоснования в общей теории выбора. Примеры анализа рациональности механизмов выбора. -М.: ИПУ РАН, 1982. - 72 с.
172) Айзерман М. А., Алескеров Ф. Т. Задача Эрроу в теории группового выбора (анализ проблемы) // Автоматика и телемеханика. - 1983. - № 9. - С. 127-151.
173) Айзерман М.А., Литваков Б.М. Псевдокритерии и псевдокритериальный выбор (о некоторых обобщениях теории выбора вариантов). - М.: ИПУ РАН, 1987. - 48 с.
174) Айзерман М.А., Алескеров Ф.Т. Выбор вариантов: основы теории. М.: Наука, 1990. - 240 с.
175) Aleskerov F., Bouyssou D., Monjardet B. Utility Maximization, Choice and Preference. - Berlin: Springer Verlag, 2007. - 283 с.
176) Алескеров Ф.Т., Хабина Э.Л., Шварц Д.А. Бинарные отношения, графы и коллективные решения: учебное пособие. - М.: Издательский дом НИУ ВШЭ, 2006. - 300 с.
177) Аршинский, Л. В. Два класса компонентов при логико-аксиологическом анализе систем / Л. В. Аршинский // Транспортная инфраструктура Сибирского региона. - 2015. - Т. 1. - С. 446-449.
178) Аршинский, Л. В. Методика агрегированного оценивания систем с поддержкой ключевых компонентов / Л. В. Аршинский // Онтология проектирования. - 2015. - Т. 5, № 2(16). - С. 223-232.
179) Аршинский, Л. В. Комплексная верификация продукционных баз знаний с использованием VTF-логик / Л. В. Аршинский, А. А. Ермаков, М. С. Нитежук // Онтология проектирования. - 2020. - Т. 10, № 1(35). - С. 112-120. - DOI 10.18287/2223-9537-2020-10-1-112-120.
180) Аршинский, Л. В. Необходимость и достаточность при агрегировании на основе неубывающих функций / Л. В. Аршинский, В. Л. Аршинский // Онтология проектирования. - 2022. - Т. 12, № 1(43). - С. 93-105. - DOI 10.18287/2223-95372022-12-1-93-105.
181) Крылов А.Н. Собрание трудов академика А. Н. Крылова / Акад. наук СССР. - Москва ; Ленинград : Изд-во Акад. Наук СССР, 1951. - Т. 1, Ч. 1. - 303 с.
182) Ларичев О.И., Зуев Ю.А., Гнеденко Л.С. Метод построения классификации проектов прикладных научных исследований и разработок // Перспективное планирование научных исследований и разработок. - М.: Наука, 1974. - С. 28-57.
183) Ларичев О.И. Наука и искусство принятия решений - М.: Наука, 1979. -199 с.
184) Процедура построения квазипорядка на множестве многокритериальных альтернатив на основе достоверной информации о предпочтениях лица, принимающего решения / Л. С. Гнеденко, О. И. Ларичев, Е. М. Мошкович, Е. М. Фуремс // Автоматика и телемеханика. - 1986. - № 9. - С. 104-113.
185) Лотов А. В., Поспелова И. И. Многокритериальные задачи принятия решений: учебное пособие. - М.: Макс Пресс, 2008. - 197 с.
186) Лотов, А. В. Метод разумных целей в задаче многокритериального стохастического выбора / А. В. Лотов, А. В. Холмов // Искусственный интеллект и принятие решений. - 2010. - № 3. - С. 79-88.
187) Lotov, A. An estimate of solution set perturbations for a system of linear inequalities / A.Lotov // Optimization Methods and Software. - 1995. - Vol. 6, № 1. -P. 1-24.
188) Березкин, В. Е. Изучение гибридных методов аппроксимации оболочки Эджворта-Парето в нелинейных задачах многокритериальной оптимизации / В. Е. Березкин, А. В. Лотов, Е. А. Лотова // Журнал вычислительной математики и математической физики. - 2014. - Т. 54, №6. - С. 905-918
189) Ногин В.Д. Принятие решений в многокритериальной среде: количественный подход. — М.: ФИЗМАТЛИТ, 2002. — 176 с.
190) Ногин, В. Д. Сужение множества Парето: аксиоматический подход. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2016. - 272 с.
191) Ногин, В. Д. Принятие решений при многих критериях : Учебно-методическое пособие / В. Д. Ногин. - Санкт-Петербург : "ЮТАС", 2007. - 104 с.
192) Подиновский, В. В. Парето-оптимальные решения многокритериальных задач / В. В. Подиновский, В. Д. Ногин. - Москва : Физматлит, 2007. - 256 с. -ISBN 978-5-9221-0812-6. - EDN RYRTAR.
193) Орлов А.И. Теория принятия решений. - М.: Издательство "Экзамен", 2005. - 656 с.
194) Организационно-экономическое моделирование : учебник : в 3 ч.. / А. И. Орлов. - Ч. 2 : Экспертные оценки. - М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2011. - 486 с.
195) Орлов, А. И. Искусственный интеллект: экспертные оценки : Учебник / А. И. Орлов. - Москва : Ай Пи Ар Медиа, 2022. - 436 с.
196) Орлов, А. И. Нечисловая статистика / А. И. Орлов. - Москва : М3-Пресс, 2004. - 513 с. - (Статистические методы).
197) Подиновский, В. В. Количественная важность критериев / В. В. Подиновский // Автоматика и телемеханика. - 2000. - № 5. - С. 110-123. - EDN LJQJKX.
198) Подиновский, В. В. Количественная важность критериев с дискретной шкалой первой порядковой метрики / В. В. Подиновский // Автоматика и телемеханика. - 2004. - № 8. - С. 196-203.
199) Подиновский, В. В. Количественная важность критериев с непрерывной шкалой первой порядковой метрики / В. В. Подиновский // Автоматика и телемеханика. - 2005. - № 9. - С. 129-137.
200) Подиновский, В. В. Количественная важность критериев со шкалой первой порядковой метрики и выпуклыми предпочтениями / В. В. Подиновский, Ж. М. Раббот // Автоматика и телемеханика. - 2006. - № 3. - С. 186-189.
201) Подиновский В.В. Введение в теорию важности критериев в многокритериальных задачах принятия решений. - М.: Физматлит, 2007. - 64 с.
202) Подиновский, В. В. Реперные функции / В. В. Подиновский // Управление большими системами: сборник трудов. - 2017. - № 68. - С. 30-46. - EDN ZDNXXR.
203) Хованов Н.В. Метод рандомизированных траекторий в задачах оценки функциональной зависимости // Труды СПИИРАН. - 2009. - Вып. 9. - С. 262-279.
204) Прасолов, А. В. О прогнозировании с использованием статистических и экспертных методов / А. В. Прасолов, Н. В. Хованов // Автоматика и телемеханика. - 2008. - № 6. - С. 129-142
205) Глотов В.А., Павельев В.В. Векторная стратификация. - М.: Наука, 1984. -132 с.
206) Глотов, В. А. Метод определения коэффициентов относительной важности / Глотов В.А., Павельев В.В., Гречко В.М. // Приборы и системы управления. -1976. - № 8. - С. 73-86.
207) Глотов В.А., Павельев В.В. Комплексное оценивание многомерных объектов. - Препр. / Ин-т проблем управления (автоматики и телемеханики). - М., 1984. - 27 с.
208) Глотов В.А., Павельев В.В. Методы многокритериальной стратификации и их применение // II Всесоюзная конференция по статистическому и дискретному анализу нечисловой информации и экспертным оценкам: тез. докладов / Всесоюзн. науч.-исслед. ин-т системных исследований. - М.: ВНИИСИ, 1984. - С. 38-45.
209) Гусев В.Б. Согласование критериев принятия решений при целевом планировании // Сибирский журнал индустриальной математики. - 2005. - Т. VIII, № 2 (22). - С. 32-45.
210) Павельев В.В. Вариантность структуры показателей комплексной оценки в модели целенаправленного выбора // Теория активных систем - 2009: Международная научно-практическая Мультиконференция «Управление
большими системами - 2009»: тр. междунар. науч.-практ. конф. (Москва, 17-19 ноября 2009 г.) / общ. ред. - В.Н. Бурков, Д.А. Новиков; Ин-т проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН. - М.: ИПУ РАН, 2009. - Т. 1. - С. 287-290.
211) Павельев В.В. Структурная идентификация целевой функции в задачах выбора многопараметрических объектов // Идентификация систем и задач управления SICPRO-12: тр. IX Междунар. конф., (Москва, 30 января - 2 февраля 2012 г.) / Ин-т проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН. - М.: ИПУ РАН, 2012. - С.783-791.
212) Федянин, Д. Н. теоретико-игровые свойства функций, представимых в виде систем комплексного оценивания / Д. Н. Федянин // Управление большими системами : Сборник трудов XV Всероссийской школы-конференции молодых ученых. В 2-х томах, Воронеж, 10-13 сентября 2018 года / Под редакцией С.А. Баркалова. Том 1. - Воронеж: Воронежский государственный технический университет, 2018. - С. 159-164.
213) Пуликовский, К.Б. Комплексная оценка соответствия опасных производственных объектов требованиям безопасности / К. Б. Пуликовский, А. В. Щепкин // Безопасность труда в промышленности. - 2007. - № 4. - С. 2-7.
214) Бурков В.Н., Кондратьев В.Д., Щепкин А.В. Механизмы повышения безопасности дорожного движения. - М.: ЛИБРОКОМ, 2012. - 208 с.
215) Баркалов С.А., Власова Е.А. Об определении количества канонических матриц свёртки // Вестник Воронежского государственного технического университета. - 2010. - Т.6. - С.151-153.
216) Власова Е.А. Методы разработки программ повышения безопасности дорожного движения / Е. А. Власова, В. Д. Кондратьев, А. И. Половинкина // Системы управления и информационные технологии. - 2007. - Т. 4.2(30). - С. 232-235.
217) Казакова Е.А. Формирование матричных механизмов комплексного оценивания в региональном управлении: дис. ... канд. техн. наук: 05.13.10: /
Казакова Екатерина Анатольевна; [Место защиты: Воронеж. гос. архит.-строит. ун-т]. - Воронеж, 2010. - 125 с.
218) Власова Е.А., Кравцов А.Е. Определение степени влияния критерия на комплексную оценку // Вестник Воронежского государственного технического университета. - 2009. - Т. 5. -С. 33-36.
219) Власова Е.А., Набиуллин И.Ф., Сидоренко И.А. Определение структуры дерева свёрток // Теория активных систем - 2009: Международная научно-практическая Мультиконференция «Управление большими системами - 2009»: тр. междунар. науч.-практ. конф. (Москва, 17-19 ноября 2009 г.) / общ. ред. -
B.Н. Бурков, Д.А. Новиков; Ин-т проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН. - М.: ИПУ РАН, 2009. - Т. 2. - С. 215-219.
220) Власова Е.А., Карпов Ю.А. Построение дерева свёрток для комплексной оценки на основе матрицы парных сравнений критериев // Вестник Воронежского государственного технического университета. - 2009. - Т.5. - С. 187-191.
221) Власова Е.А., Карпов Ю.А. Автоматизированное построение комплексной оценки на основе матриц свёрток // Системы организационного поведения (первая всероссийская научно-техническая конференция) / НПЦ «Модуль». - М., 2009. -
C. 95-99.
222) Казакова Е.А., Курочка П.Н. Автоматизированное построение матричных процедур комплексного оценивания на основе оптимизационного подхода // Вестник Воронежского государственного технического университета. - 2010. -Т.6. - С. 145-149.
223) Курочка П.Н. Моделирование задач организационно-технологического проектирования. - Воронеж: Изд-во Воронеж. гос. архит.-строит. ун-та, 2004. -204 с.
224) Леденёва Т.М. Моделирование процесса агрегирования информации в целенаправленных системах / под ред. Я.Е. Львовича. - Воронеж: Изд-во Воронеж. гос. техн. ун-та, 1999. - Кн. 8. - 155 с. - (Серия «Моделирование, оптимизация и компьютеризация в сложных системах»).
225) Расширение свойства ранжируемости сопоставляемых объектов процедуры комплексного оценивания / М.Р. Камалетдинов [и др.] // Информация, инновации, инвестиции: материалы Всерос. (с междунар. участием) конф. / Пермский ЦНТИ. - Пермь, 2004. - С. 189-192.
226) Транзитивные замыкания на деревьях комплексного оценивания / А.Ю. Беляков [и др.] // Управление большими системами: сборник трудов. -2004. - № 9. - С. 53-56.
227) Елохова И.В., Харитонов В.А. Комплексное оценивание эффективности инвестиционных процессов развития промышленных предприятий // Организатор производства. - 2005. - № 2 (25). - С. 56-60.
228) Состояние и перспективы развития механизмов комплексного оценивания / М.В. Лыков [и др.] // Инновационные технологии: материалы междунар. науч.-практ. конф. (г. Варна (Болгария), 20-27 июня 2005 г.) / Пермский ЦНТИ. -Пермь, 2005. - С. 67-69.
229) Беляков А.Ю., Елохова И.В., Харитонов В.А. Активная экспертиза класса несимметричности матрицы свёртки // Управление большими системами: сборник трудов. - 2005. - № 10. - С. 23-25.
230) Харитонов В.А., Винокур И.Р., Белых А.А. Современные технологии комплексного оценивания научно-технических проектов // Космический вызов XXI века. Новые материалы и технологии для ракетно-космической техники: материалы междунар. шк.-конф. SPACE - 2006 (г. Севастополь, 23-30 сентября 2006 г.) / Ин-т хим. физики им. Н.Н. Семёнова РАН. - М.: ИХФ РАН, 2007. - Т.3 -С.429-433.
231) Инструментальные средства комплексного оценивания сложных объектов с использованием топологии матриц свёртки / И.Р. Винокур [и др.] // Теоретические и прикладные аспекты информационных технологий: сб. науч. тр. / Науч.-исслед. ин-т управляющих машин и систем. - Пермь, 2006. - Вып. 55. - С.131-137.
232) Системы конструирования матриц свёртки в экспертных задачах комплексного оценивания / А.А. Белых [и др.] // Вестник «УГТУ - УПИ». Строительство и образование. - 2006. - № 12 (83). - С. 24-26.
233) Меновщиков К.В., Букалова А.Ю., Белых А.А. Процедуры исследования чувствительности результатов комплексного оценивания объектов недвижимости // Вестник «УГТУ - УПИ». Строительство и образование. - 2006. - № 12 (83). - С. 26-29.
234) Харитонов В.А., Белых А.А. Технологии современного менеджмента / под науч. ред. В. А. Харитонова. - Пермь: Изд-во Перм. гос. техн. ун-та, 2007. - 190 с.
235) Белых А.А., Харитонов В.А. Обоснование направления развития механизма комплексного оценивания // Инновационный потенциал аграрной науки - основа развития АПК: материалы Всерос. науч.-практ. конф. (Пермь, 21 ноября 2008 г.) / Перм. гос. сельскохоз. академия. - Пермь, 2008. - Часть II. - С. 232-237.
236) Белых А.А., Шайдулин Р.Ф., Харитонов В.А. Интеллектуальные технологии повышения эффективности информационных систем // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ). - 2010. - № 60. - С. 191-123.
237) Алексеев А.О., Белых А.А., Шайдулин Р.Ф. Сертификация матричных моделей предпочтений // Теория активных систем - 2009: Международная научно-практическая Мультиконференция «Управление большими системами -2009»: тр. междунар. науч.-практ. конф. (Москва, 17-19 ноября 2009 г.) / общ. ред. - В.Н. Бурков, Д.А. Новиков; Ин-т проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН. - М.: ИПУ РАН, 2009. - Т. 1. - С. 178-182.
238) Алексеев А.О., Шайдулин Р.Ф. Расширение функциональных возможностей механизмов комплексного оценивания // Теория активных систем - 2007: Международная научно-практическая Мультиконференция «Управление большими системами - 2007»: тр. междунар. науч.-практ. конф. (Москва, 14-15 ноября 2007 г.) / Ин-т проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН. - М.: ИПУ РАН, 2007. - С. 205-208.
239) Научный отчет о за 2015 год по гранту Президента Российской Федерации для государственной поддержки молодых российских ученых за счёт средств федерального бюджета МД 6075.2015.9 [Разработка методологии и информационных технологий экспериментального исследования устойчивости механизмов принятия решений к стратегическому поведению агентов] / Н. А. Коргин. - Москва : Институт проблем управления имени В.А. Трапезникова РАН, 2015. - 15 с.
240) Научный отчет о за 2016 год по гранту Президента Российской Федерации для государственной поддержки молодых российских ученых за счёт средств федерального бюджета МД 6075.2015.9 [Разработка методологии и информационных технологий экспериментального исследования устойчивости механизмов принятия решений к стратегическому поведению агентов] / Н. А. Коргин. - Москва : Институт проблем управления имени В.А. Трапезникова РАН, 2016. - 13 с.
241) Идентификация и синтез моделей поведения в экспериментальных данных игр по механизмам управления: отчет о НИР (промежуточный) / В. О. Корепанов, Н. А. Коргин, Н. И. Базенков [и др.]; Рег. № ЕГИСУ НИОКТР АААА-Б18-218031590072-6 - Москва : Институт проблем управления имени В.А. Трапезникова РАН, 2018. - 14 с.
242) Идентификация и синтез моделей поведения в экспериментальных данных игр по механизмам управления: отчет о НИР (промежуточный) / В. О. Корепанов, Н. А. Коргин, Н. И. Базенков [и др.]; Рег. № ЕГИСУ НИОКТР АААА-Б19-219022190228-8 - Москва : Институт проблем управления имени В.А. Трапезникова РАН, 2019. - 12 с.
243) Идентификация и синтез моделей поведения в экспериментальных данных игр по механизмам управления : отчет о НИР (заключительный) / В. О. Корепанов, Н. А. Коргин, Н. И. Базенков [и др.]; Рег. № ЕГИСУ НИОКТР 221041900203-8 - Москва : Институт проблем управления имени В.А. Трапезникова РАН, 2021. - 27 с.
244) Разработка интеллектуальной самоадаптируемой системы массовой оценки и сценарного прогнозирования рыночной стоимости жилой недвижимости регионов РФ : научно-популярный отчет о НИР за 1-й год выполнения проекта [№ 19-010-0030] / Л. Н. Ясницкий; Российский фонд фундаментальных исследований. - Пермь: Пермский государственный национальный исследовательский университет, 2019. - 36 с.
245) Разработка интеллектуальной самоадаптируемой системы массовой оценки и сценарного прогнозирования рыночной стоимости жилой недвижимости регионов РФ : научно-популярный отчет о НИР за 2-й год выполнения проекта [№ 19-010-0030] / Л. Н. Ясницкий; Российский фонд фундаментальных исследований. - Пермь: Пермский государственный национальный исследовательский университет, 2020. - 21 с.
246) Разработка интеллектуальной самоадаптируемой системы массовой оценки и сценарного прогнозирования рыночной стоимости жилой недвижимости регионов РФ : отчет о НИР / Л. Н. Ясницкий, А. Р. Неверов, А. О. Алексеев [и др.]. - Пермь: Пермский государственный национальный исследовательский университет, 2021. - 38 с.
247) Разработка и тестирование прототипа многопользовательской виртуальной среды интеллектуального анализа данных : отчет о НИОКР (заключительный) / А. О. Алексеев, Л. В. Кожемякин, А. В. Маккавеев, В. Н. Никитин; Фонд содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере. Рег. № ЕГИСУ НИОКТР 122122600007-1. - Пермь : Пермский центр поддержки принятия решений, 2023. - 64 с.
248) Интеллектуальный анализ данных в среде «Data to Decisions» (D2D.Platform) : электронное учебное издание сетевого распространения / ФГАОУ ВО «Пермский национальный исследовательский политехнический университет»; ООО «Пермский центр поддержки принятия решений». - URL: https://do.pstu.ru/enrol/index.php?id=3261 - Режим доступа: авторизованный
249) Отчет о НИР в рамках соглашения № 075-10-2022-110/6 ПНИПУ от
08.11.2022 г. (ИГК № 000000S407522RRX0002) о направлении гранта на реализацию проектов в рамках Пермского НОЦ Мирового уровня «Рациональное недропользование» Технологический проект ИННОВАЦИОННЫЕ ХИМИЧЕСКИЕ, МЕДИЦИНСКИЕ И ФАРМАЦЕВТИЧЕСКИЕ ТЕХНОЛОГИИ Подпроект «Новые материалы и технологии для медицины» : отчет о НИР / Столбов В.Ю [и др., всего 41 чел.]. - Пермь: Пермский национальный исследовательский политехнический университет, 2022. - 387 с.
250) Отчет о НИР в рамках соглашения № 075-10-2023-113/1 ПНИПУ от
12.09.2023 г. (ИГК № 0000000007523RDZ0002) о направлении гранта на реализацию проектов в рамках Пермского НОЦ Мирового уровня «Рациональное недропользование» подпроект НОВЫЕ МАТЕРИАЛЫ И ТЕХНОЛОГИИ ДЛЯ МЕДИЦИНЫ : отчет о НИР / Столбов В.Ю [и др., всего 39 чел.]. - Пермь: Пермский национальный исследовательский политехнический университет, 2023.
- 310 с.
251) Отчет о НИР в рамках соглашения № 075-10-2024-113/1 ПНИПУ от
12.09.2024 г. (ИГК № 0000000007523RDZ0002) о направлении гранта на реализацию проектов в рамках Пермского НОЦ Мирового уровня «Рациональное недропользование» подпроект НОВЫЕ МАТЕРИАЛЫ И ТЕХНОЛОГИИ ДЛЯ МЕДИЦИНЫ : отчет о НИР / Столбов В.Ю [и др., всего 39 чел.]. - Пермь: Пермский национальный исследовательский политехнический университет, 2024.
- 310 с.
252) Интеллектуальные технологии управления недвижимостью : учеб. пособие / В. А. Харитонов, А. О. Алексеев, К. А. Гуреев [и др.]; под общ. ред. А. О. Алексеева. - Пермь : Изд-во Перм. нац. исслед. политехн. ун-та, 2013. -170 с.
253) Управление торгово-развлекательными комплексами и магазинами шаговой доступности / А. О. Алексеев, В. С. Спирина, О. Н. Поповцева, А. А. Андронова :
учеб. пособие - Пермь : Изд-во Перм. нац. исслед. политехн. ун-та, 2018. - 146 с. - (Серия: Интеллектуальные технологии управления недвижимостью).
254) Алексеев, А.О. Концептуальное проектирование объектов жилой недвижимости : метод. указания к выявлению и моделированию потребительских предпочтений / А. О. Алексеев, К.С. Коскова; Перм. нац. исслед. политехн. ун-т. -Пермь: Изд-во Перм. нац. исслед. политехн. ун-та, 2018. - 50 с. - (Серия: Интеллектуальные технологии управления недвижимостью).
255) Алексеев, А.О. Математические и инструментальные методы комплексного оценивания сложных объектов в условиях неопределённости : учеб. пособие / А. О. Алексеев; Перм. нац. исслед. политехн. ун-т. - Пермь: Изд-во Перм. нац. исслед. политехн. ун-та, 2019. - 100 с.
256) Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2014660537. Российская Федерация. Программный комплекс организации и проведения имитационных деловых игр в задачах субъектно-ориентированного управления социально-экономическими системами : заявка № 2014618056 : заявл. 12.08.2014 : опубл. 09.10.2014 / А. О. Алексеев, В. А. Харитонов, Р. Ф. Шайдулин, М. И. Мелехин.
257) Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2014660537. Российская Федерация. Автоматизированная система комплексного оценивания объектов с возможностью выбора нечёткой процедуры свертки в соответствии со степенью неопределенности экспертной информации о параметрах их состояния : заявка № 2014618056 : заявл. 12.08.2014 : опубл. 09.10.2014 / А. О. Алексеев, В. А. Харитонов, Р. Ф. Шайдулин, М. И. Мелехин.
258) Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2016660758. Российская Федерация. Программный модуль экспериментального исследования устойчивости матричного анонимного обобщённого медианного механизма к стратегическому поведению агентов : заявка № 2016618179 : заявл. 25.07.2016 : опубл. 21.09.2016 / А. О. Алексеев, Н. А. Коргин, В. О. Корепанов [и др.].
259) Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2018619263 Российская Федерация. Программный модуль выявления и анализа потребительских предпочтений на первичном рынке жилой недвижимости, а также определения наилучшей концепции будущего объекта жилой недвижимости на основании выявленных потребительских предпочтений (Концептуальное проектирование) : заявка № 2018617362 : заявл. 05.07.2018 : опубл. 02.08.2018 / Э. Р. Галиаскаров, А. О. Алексеев.
260) Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2021611363 Российская Федерация. Программный модуль по определению уровня сложности подготовки рабочего места к выполнению строительно-монтажных работ и коэффициента стесненных условий труда : заявка № 2021610388 : заявл. 18.01.2021 : опубл. 26.01.2021 / А. О. Алексеев, В. С. Гладких.
261) Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2021616167 Российская Федерация. Прототип информационной системы выполнения локальных сметных расчетов на основе операционного базисно-индексного метода : заявка № 2021615194 : заявл. 12.04.2021 : опубл. 19.04.2021 / А. О. Алексеев, К. А. Гуреев, В. С. Гладких.
262) Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2023683805 Российская Федерация. Программа для идентификации предпочтений участников рынка недвижимости в виде механизмов комплексного оценивания (корней принятия решений) при альтернативных структурах: заявка № 2023618056 : заявл. 31.08.2023 : опубл. 10.11.2023 / А. О. Алексеев, И. Е. Алексеева, А. В. Лебедева.
263) Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2024662411 Российская Федерация. D2D.Application: № 2024661594 : заявл. 22.05.2024 : опубл. 28.05.2024 / А. О. Алексеев.
264) Алексеев, А. О. Прототипирование систем комплексного оценивания сложных объектов в среде RDS / А. О. Алексеев, А. С. Саламатина // XIII Всероссийское совещание по проблемам управления ВСПУ-2019, Москва, 17-20
июня 2019 года / Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН. -Москва: Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2019. -С. 3040-3045. - DOI 10.25728/vspu.2019.3040. - EDN NNHQPR.
265) Алексеев, А. О. Развитие технологии концептуального проектирования жилой недвижимости. Часть 1 / А. О. Алексеев, Э. Р. Галиаскаров, К. С. Коскова // XIII Всероссийское совещание по проблемам управления ВСПУ-2019, Москва, 17-20 июня 2019 года / Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН. - Москва: Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2019. - С. 1983-1988. - DOI 10.25728/vspu.2019.1983.
266) Алексеев, А. О. Применение механизмов комплексного оценивания в задачах управления техническими системами / А. О. Алексеев // XIV Всероссийское совещание по проблемам управления ВСПУ-2019, Москва, 17-20 июня 2024 года / Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН. -Москва: Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2024. - С. 4261-4265. - DOI 10.25728/vspu.2024.4261.
267) Detection of the Financial Patterns Based on Integrated Solvency Scoring Systems / A. Alekseev, I. Alekseeva, A. Noskova, A. Chugainova // Proceedings of 2021 3rd International Conference on Control Systems, Mathematical Modeling, Automation and Energy Efficiency, SUMMA 2021, Virtual, Lipetsk, 10-12 November 2021. - IEEE, 2021. - P. 607-612. - DOI 10.1109/SUMMA53307.2021.9632055.
268) Alekseev, A. Identification of Consumer Preferences in the Form of Integrated Rating Mechanisms on the Example of Residential Property Selection / A. O. Alekseev, I. E. Alekseeva, A. V. Lebedeva // Proceedings of 2023 5th International Conference on Control Systems, Mathematical Modeling, Automation and Energy Efficiency, SUMMA 2023, Virtual, Lipetsk, 08-10 November 2023. - IEEE, 2023. - P. 460-463. -DOI 10.1109/SUMMA60232.2023.10349680.
269) Alekseev, A. Identification of Integrated Rating Mechanisms, Taking into Account the Preferences of a Group of Agents = Идентификация механизмов комплексного оценивания с учетом предпочтений групп агентов / A. Alekseev //
Proceedings of 2021 14th International Conference Management of Large-Scale System Development, MLSD 2021, Virtual, Moscow, 27-29 September 2021. - IEEE, 2021. -P. 1-5. - DOI 10.1109/MLSD52249.2021.9600256.
270) Алексеев, А. О. Идентификация предпочтений группы агентов в задачах многокритериального выбора / А. О. Алексеев // Управление развитием крупномасштабных системам (MLSD 2021): мат. Междунар. конф., 27-29 сент. 2021 г., г. Москва / : Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН. -Москва: Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2021. - С. 1772-1780. - URL: https://mlsd2021.ipu.ru/proceedings/1772-1780.pdf
271) Alekseev, A. Application of the Matrix Rating Mechanisms and System Cognitive Analysis Methods at the Task of Residential Real Estate Conceptual Designing / A. Alekseev, E. Galiaskarov, K. Koskova // Proceedings of 21st IEEE Conference on Business Informatics, CBI 2019, Moscow, 15-17 July 2019. - IEEE, 2019. - P. 111-116. - DOI 10.1109/CBI.2019.10105.
272) Alekseev, A. Rating and Control Mechanisms Design in the Program 'Research of Dynamic Systems' / A. Alekseev, A. Salamatina, T. Kataeva // Proceedings of the 21st IEEE Conference on Business Informatics, CBI 2019, Moscow, 15-17 July 2019. -IEEE, 2019. - P. 96-105. - DOI 10.1109/CBI.2019.10103.
273) Алексеев, А. О. Неманипулируемость механизма комплексного оценивания при определении матрицы свёртки с помощью матричного анонимного обобщенного медианного механизма / А. О. Алексеев // Математика и междисциплинарные исследования - 2018 : Материалы Всероссийской научно-практической конференции молодых ученых с международным участием, Пермь, 14-19 мая 2018 года. - Пермь: Пермский государственный национальный исследовательский университет, 2018. - С. 144-147.
274) Алексеев, А. О. Роль и место согласования политики риск-менеджмента организации при коллегиальном органе управления / А. О. Алексеев // Математика и междисциплинарные исследования - 2019 : Материалы Всероссийской научно-практической конференции молодых ученых с
международным участием, Пермь, 15-18 мая 2019 года / гл. ред. А. П. Шкарапута. - Пермь: Пермский государственный национальный исследовательский университет, 2019. - С. 32-35.
275) Алексеев, А. О. Юридические и математические проблемы определения категории риска членов саморегулируемых организаций / А. О. Алексеев, Т. В. Адыева // Математика и междисциплинарные исследования - 2021 : мат. Всерос. науч.-практ. конф. мол. учён. с междунар. уч., Пермь, 18-20 октября 2021 года / Гл. редактор А.П. Шкарапута. - Пермь: Перм. гос. нац. исслед. ун-т, 2021. -С. 10-14. - EDN MXFIXV.
276) Алексеев, А. О. Пример управления объектом, оцениваемым по двум критериям эффективности / А. О. Алексеев // Математические методы в технике и технологиях - ММТТ [сб. тр. XXXIII междунар. науч. конф. [(г. Казань. 1-5 июня 2020 г.)]. В 12 т. Т. 8. - Санкт-Петербург]. - 2020. - Т. 8. - С. 63-66.
277) Алексеев, А. О. Агрегирование непрерывных показателей при унитарном представлении механизма комплексного оценивания / А. О. Алексеев // Математические методы в технологиях и технике. - 2021. - № 8. - С. 59-62. -DOI: 10.52348/2712-8873_MMTT_2021_8_59.
278) Алексеев, А. О. Проектирование нейронных сетей на основе дискретных механизмов комплексного оценивания / А. О. Алексеев, Л. В. Кожемякин // Математические методы в технологиях и технике. - 2023. - № 9. - С. 55-58. - DOI 10.52348/2712-8873_MMTT_2023_9_55.
279) Алексеев, А. О. Согласование политики риск-менеджмента организации при коллегиальном органе управления / А. О. Алексеев // Математическое и компьютерное моделирование в экономике, страховании и управлении рисками [мат. VII междун. науч.-практ. конф., г. Саратов, 14-17 ноября 2018 г.]. - 2018. -Вып. 3. - С. 3-8. - EDN UPNVHH.
280) Алексеев, А. О. Разработка прототипа информационной системы оптимального управления многофакторными рисками / А. О. Алексеев, К. Р. Сальников // Математическое и компьютерное моделирование в экономике,
страховании и управление рисками [мат. X междун. науч.-практ. конф., г. Саратов, 18-20 ноября 2021 г.]. - 2021. - Вып. 6. - С. 13-17.
281) Адыева, Т. В. Корректное определение категории риска членов саморегулируемых организаций / Т. В. Адыева, А. О. Алексеев. - текст: электронный // Математическое и компьютерное моделирование в экономике, страховании и управление рисками [мат. X междун. науч.-практ. конф., г. Саратов, 18-20 ноября 2021 г.]. - 2021. - Вып. 6. - С. 8-12.
282) Лебедева, А. В. Риски девелопмента жилой недвижимости с учетом неверно идентифицированных потребительских предпочтений / А. В. Лебедева, А. О. Алексеев, И. Е. Алексеева // Математическое и компьютерное моделирование в экономике, страховании и управлении рисками [мат. XII междун. науч.-практ. конф., г. Саратов, 16-18 ноября 2023 г.]. - 2023. - Вып. 8. -С. 83-87.
283) Alekseev, A. Technologies of Development Decisions Making in Residential Civil Engineering / A.O. Alekseev, K.S. Koskova, E.R. Galiaskarov // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. - 2019. - Vol. 481. - Art. 012059. - 6 p. -DOI 10.1088/1757-899X/481/1/012059.
284) Алексеев, А. О. Моделирование рисков на основе матричной свертки рискообразующих параметров / В. А. Харитонов, А. О. Алексеев, // Теория активных систем - 2009: Международная научно-практическая Мультиконференция «Управление большими системами - 2009» : Труды международной научно-практической конференции, Москва, 17-19 ноября 2009 года / Общая редакция - В.Н. Бурков, Д.А. Новиков. - Т. 2 - Москва: Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2009. - С. 66-69.
285) Алексеев, А. О. Метод парного сравнения при определении элементов матриц свёртки / А. О. Алексеев // Теория активных систем : материалы международной научно-практической конференции, Москва, 17-19 ноября 2014 года / под общей редакцией В.Н. Буркова. - Москва: Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2014. - С. 57-58.
286) Алексеев, А. О. Матричный анонимный обобщенный медианный механизм с правом делегирования сообщений / А. О. Алексеев, Н. А. Коргин // Теория активных систем (ТАС-2016) : тр. междунар. науч.-практ. конф. (16-17 ноября 2016 г., Москва, Россия). - Москва : Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2016. - С. 85-91.
287) Алексеев, А. О. Модели, методы и информационные технологии комплексного оценивания в условиях неопределенности / А. О. Алексеев // Теория активных систем - 50 лет : материалы международной научно-практической конференции, Москва, 18-19 ноября 2019 года. - Москва: Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2019. - С. 231-245. - DOI 10.25728/tas.2019.50.2.2.
288) Алексеев, А. О. Классификация механизмов комплексного оценивания сложных объектов / А. О. Алексеев // Информационные и математические технологии в науке и управлении. - 2018. - № 2(10). - С. 106-120. - DOI 10.25729/2413-0133-2018-2-11.
289) Alekseev, A. O. Fuzzy integrated assessment / A. O. Alekseev, I. E. Alekseeva, D. V. Klimets // Инновационные процессы в исследовательской и образовательной деятельности. - 2014. - № 1. - С. 34-36.
290) Алексеев, А. О. Инструментальные средства верификации моделей предпочтений экономических субъектов (агентов) / А. О. Алексеев, И. Е. Алексеева // Проблемы управления и моделирования в сложных системах : тр. XVIII Между-нар. конф., 20-25 сентября 2016, Самара, Россия. - Самара : Офорт, 2016. - С. 85-90.
291) Алексеев, А. О. Интеллектуальные технологии обоснования инвестиционных решений в условиях риска / А. О. Алексеев, И. Е. Копанева // Управление в технических, эргатических, организационных и сетевых системах (УТЭОСС-2012) : материалы 5 Рос. мультиконф. по проблемам управления, Санкт-Петербург, 9-11 окт. 2012 г. - Санкт-Петербург : ГНЦ РФ ОАО «Концерн «ЦНИИ «Электроприбор», 2012. - С. 858-860.
292) Алексеев, А. О. Многофакторные модели рисков с учетом предпочтений ЛПР / А. О. Алексеев, В. А. Харитонов // Управление большими системами : VI Всерос. шк.-семинар молодых ученых, посвящ. памяти А. А. Маркова, г. Ижевск, 31 авг.-5 сент. 2009 г. В 2 т. Т. 1. - Ижевск : Бон Анца, 2009. - С. 2731.
293) Алексеев, А. О. Управление многофакторными рисками / А. О. Алексеев // Управление большими системами: материалы VII Всерос. шк.-конф. молодых ученых, [г. Пермь, 27-29 мая 2010 г.]. В 2 т. Т. 1. - Пермь : Изд-во ПГТУ, 2010. -С.128-132.
294) Алексеев, А. О. Развитие механизмов нечёткого комплексного оценивания / А. О. Алексеев, Э. Р. Галиаскаров // Управление большими системами : Материалы VIII Всероссийской школы-конференции молодых ученых, Магнитогорск, 25-27 мая 2011 года / Редакционная коллегия: Новиков Д.А. (главный редактор), Чукин М.В., Мезин И.Ю., Гун Г.С., Касаткина Е.Г., Яковлева Е.С., Джерыкина Л.В. - Магнитогорск: Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2011. - С. 48-52.
295) Алексеев, А. О. Определение ставки дисконтирования для нескольких инвесторов при сделках слияния и поглощения / А. О. Алексеев, И. Е. Копанева // Управление большими системами : материалы IX Всерос. шк.-конф. молодых ученых, г. Липецк, 21-24 мая 2012 г. [В 2 т.] Т. 1- Тамбов-Липецк : Изд-во Першина Р. В., 2012. - С.123-125.
296) Алексеев, А. О. Проверка адекватности моделей предпочтений активных элементов / А. О. Алексеев, А. В. Вычегжанин // Управление большими системами : материалы X Всерос. шк.-конф. молодых ученых, 5-7 июня 2013 г. / Уфим. гос. авиц. техн. ун-т [и др.]. - Уфа : УГАТУ, 2013. - Т. 2. - С. 26-30.
297) Алексеев, А. О. Субъектно-ориентированное обоснование премии за контроль при сделках слияния и поглощения // А. О. Алексеев, И. Е. Алексеева, А. Н. Никитченко // Управление большими системами. УБС 2014 : материалы XI
Всерос. шк. конф. молодых ученых, 9-12 сент. 2014 г., Арзамас. - Москва : Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2014. - С. 454-470.
298) Алексеев, А. О. Деловая игра «Матричная активная экспертиза» / А. О. Алексеев, Н. А. Коргин // Управление большими системами (УБС'2016) : Материалы XIII Всероссийской школы-конференции молодых ученых, Самара, 05-09 сентября 2016 года / Под общей редакцией Новикова Д.А., Засканова В.Г.; Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН; Самарский университет. - Самара: Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2016. - С. 242-256.
299) Алексеев, А. О. Матричные механизмы комплексного оценивания, элементы матриц свёртки которых определены в нечётком виде / А. О. Алексеев // Управление большими системами. УБС-2017 : материалы XIV Всероссийской школы-конференции молодых ученых, Пермь, 04-08 сентября 2017 года. - Пермь: Пермский национальный исследовательский политехнический университет, 2017. - С. 219-233.
300) Катаева, Т. А. Об оценке степени согласованности организационных систем / Т. А. Катаева, А. О. Алексеев, И. Е. Алексеева // Управление большими системами : труды XVII Всероссийской школы-конференции молодых ученых, Москва-Звенигород, 06-09 сентября 2021 года. - Москва: Институт проблем управления им. В. А. Трапезникова РАН, 2021. - С. 593-604. -DOI 10.25728Zubs.2021.061.
301) Алексеев, А. О. Концепция многопользовательской виртуальной среды интеллектуального анализа данных / А. О. Алексеев, Л. В. Кожемякин // Управление большими системами: сборник научных трудов XIX Всероссийской школы-конференции молодых ученых, Воронеж, 04-08 сентября 2023 года / под ред. Новикова Д.А.; Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН; Воронежский государственный технический университет. - Воронеж, 2023. -С. 442-448.
302) Алексеев, А. О. О применении обобщенных медианных схем для матричной активной экспертизы / А. О. Алексеев, Н. А. Коргин // Прикладная математика, механика и процессы управления [III Всерос. науч.-техн. интернет-конф. студентов, аспирантов и молодых ученых, [г. Пермь], 30 нояб.-5 дек. 2015 г. : [тез. и ст.]]. - 2015. - Т. 1. - С. 170-177.
303) Алексеев, А. О. Постановка задачи управления многопараметрическими объектами, состояние которых описывается методом нечёткого комплексного оценивания / А. О. Алексеев, И. Е. Алексеева // Прикладная математика, механика и процессы управления [тез. и ст. II-ой Всерос. науч.-техн. интернет-конф. студентов, аспирантов и молодых ученых, [г. Пермь], 10-15 нояб. 2014 г.]. - 2014. - Т. 1. - С. 97-99.
304) Алексеев, А. О. О неманипулируемости матричного механизма комплексного оценивания / А. О. Алексеев // Социофизика и социоинженерия'2018 : труды второй Всероссийской междисциплинарной конференции, Москва, 23-25 мая 2018 года / Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН; Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова. - Москва: Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2018. - С. 179-180.
305) Кожемякин, Л. В. Применение искусственных нейронных сетей на ограниченном исходном наборе данных / Л. В. Кожемякин, А. О. Алексеев // «Нейрокомпьютеры и их применение»: сборник тезисов XXI Всероссийской научной конференции, Москва, 28 марта 2023 года. - М.: МГПУ, 2023. - С. 158160.
306) Developing a Numerical Method of Risk Management Taking into Account the Decision-Maker's Subjective Attitude towards Multifactorial Risks / A. Alekseev, Z. Mingaleva, I. Alekseeva, E. Lobova, A. Oksman, A. Mitrofanov // Computation. -2023. - Vol. 11, Iss. 1. - Art. 132. - DOI 10.3390/computation11070132.
307) Алексеев, А. О. Методический инструментарий оценки уязвимости участников регионального продовольственного рынка / А. О. Алексеев,
А. И. Коваленко, А. Г. Светлаков // Экономика региона. - 2021. - Т. 17. - № 3. - С. 769-783. - DOI 10.17059/ekon.reg.2021-3-4.
308) Алексеев, А. О. Применение механизмов комплексного оценивания и матричных неанонимных обобщенных медианных механизмов для согласования интересов агентов / А. О. Алексеев, Т. А. Катаева // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника. - 2021. - Т. 21. - № 3. - С. 75-89. - DOI 10.14529/ctcr210308.
309) Катаева, Т. А. Критерии оценки согласованности в управлении организацией / Т. А. Катаева, А. О. Алексеев // Проблемы теории и практики управления. - 2021. - № 9. - С. 67-82. - DOI 10.46486/0234-4505-2021-9-67-82.
310) Алексеев, А. О. Определение категории риска строительных организаций / А. О. Алексеев, Т. В. Адыева // Инженерно-строительный вестник Прикаспия. -2020. - № 4 (34). - С. 146-151. - DOI 10.35108/isvp20204(34)146-151.
311) Алексеев, А. О. Управление сложными объектами, состояния которых описываются с помощью матричных механизмов комплексного оценивания / А. О. Алексеев // Прикладная математика и вопросы управления / Applied Mathematics and Control Sciences. - 2020. - № 1. - С. 114-139. - DOI 10.15593/2499-9873/2020.1.08.
312) Алексеев, А. О. Исследование устойчивости механизмов комплексного оценивания к стратегическому поведению агентов (на примере согласования политики организации в области риск-менеджмента) / А. О. Алексеев // Прикладная математика и вопросы управления / Applied Mathematics and Control Sciences. - 2019. - № 4. - С. 136-154. - DOI 10.15593/2499-9873/2019.4.09.
313) Алексеев, А. О. Комплексное оценивание сложных объектов в условиях неопределённости / А. О. Алексеев // Прикладная математика и вопросы управления / Applied Mathematics and Control Sciences. - 2019. - № 2. - С. 103131. - DOI 10.15593/2499-9873/2019.2.06.
314) Алексеев, А. О. Технология управления объектом коммерческой недвижимости с учётом потребительских предпочтений / А. О. Алексеев,
В. С. Спирина, Н. А. Коргин // Управление большими системами. - 2016. - Вып. 62. - С. 124-168.
315) Kharitonov, V. A. Grounding the Control Premium or Discount for Lack of Control in the Investment Value at Mergers and Acquisitions = Обоснование премии за контроль или скидки за бесконтрольность в инвестиционной стоимости при сделках слияния и поглощения / V. A. Kharitonov, I. E. Alekseeva, A. O. Alekseev // Actual Problems of Economics = Актуальные проблемы экономики. - 2015. - Vol. 164, Iss. 2. - P. 461-473.
316) Alekseev, A. O. Intelligent technologies in modelling the investment preferences of market participants = Интеллектуальные технологи в моделировании предпочтений участников рынка инвестиций / A. O. Alekseev, K. A. Gureev, V. A. Kharitonov // Actual Problems of Economics = Актуальные проблемы экономики. - 2014. - Vol. 152, Iss. 2. - P. 435-449.
317) Алгоритмические основы нечеткой процедуры комплексного оценивания объектов различной природы / А. О. Алексеев, А. С. Калентьева, А. В. Вычегжанин, Д. В. Климец // Фундаментальные исследования. - 2014. - № 3-3. - С. 469-474.
318) Alekseev, A. O. Intellectual Modelling Technologies of Investment Market = Интеллектуальные технологии моделирования инвестиционного рынка /
A. O. Alekseev, K. A. Gureev, V. A. Kharitonov // Applied Mathematical Sciences. -2013. - Vol. 7, № 137. - P. 6825-6848. - DOI 10.12988/ams.2013.311654. - Ст. на англ. языке.
319) Алексеев, А. О. Интеллектуальные технологии моделирования многофакторных рисков / А. О. Алексеев // Казанская наука. - 2011. - № 9. - С. 33-38.
320) Харитонов, В. А. Сетевые механизмы анализа многофакторных рисков /
B. А. Харитонов, А. О. Алексеев // Управление большими системами: сборник трудов. - 2010. - Вып. 30-1. - С. 197-218.
321) Идентификация потребительских предпочтений в виде механизмов комплексного оценивания на примере выбора жилой недвижимости / А. О. Алексеев, И. Е. Алексеева, А. В. Лебедева, В. И. Фадеев, М. Н. Тетерин, М. И. Посягина // Master's Journal. - 2023. - № 2. - Art. 04.
322) The aggregation method of inhibiting factors in construction / A. O. Alekseev, V. S. Gladkikh, U. V. Aftahova, A. G. Aftahov, O. V. Takhumova. - текст: электронный. - DOI: 10.1088/1757-899X/1083/1/012048 // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. - 2021. - Vol. 1083. - Art. 012048. - P. 1-10.
323) Алексеев, А. О. Постановка задачи концептуального проектирования жилой недвижимости с учётом потребительских предпочтений / А. О. Алексеев, Э. Р. Галиаскаров // Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость. -2018. - Т. 8, № 3(26). - С. 11-25.
324) Алексеев, А. О. Интеллектуальные технологии обоснования девелоперских решений в жилищном строительстве / А. О. Алексеев, К. С. Коскова, Э. Р. Галиаскаров // Прикладная математика и вопросы управления / Applied Mathematics and Control Sciences. - 2018. - № 2. - С. 109-119. - DOI 10.15593/2499-9873/2018.2.07.
325) Ведерникова, Ю. В. Постановка задачи оценки рисков при выборе подрядной организации в строительстве / Ю. В. Ведерникова, Л. Д. Самочкова, А. О. Алексеев // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Прикладная экология. Урбанистика. - 2017. - № 3(27). - С. 105-119. - DOI 10.15593/2409-5125/2017.03.08.
326) Алексеев, А. О. Матричный анонимный обобщенный медианный механизм с правом делегирования сообщений / А. О. Алексеев, Н. А. Коргин // Прикладная математика и вопросы управления / Applied Mathematics and Control Sciences. -2016. - № 4. - С. 137-156.
327) Алексеев, А. О. Постановка задачи управления многопараметрическими объектами, состояние которых описывается методом нечёткого комплексного оценивания / А. О. Алексеев, И. Е. Алексеева // Прикладная математика и
вопросы управления / Applied Mathematics and Control Sciences. - 2015. - № 3. - С. 43-54.
328) Свидетельство о государственной регистрации базы данных № 2016621553 Российская Федерация. База данных результатов экспериментального исследования устойчивости матричного анонимного обобщённого медианного механизма к стратегическому поведению агентов : № 2016621066 : заявл. 25.07.2016 : опубл. 22.11.2016 / А. О. Алексеев, Н. А. Коргин, В. О. Корепанов [и
др].
329) Свидетельство о государственной регистрации базы данных № 20156200710 Российская Федерация. База данных результатов поведенческих и вычислительных экспериментов по проверке адекватности моделей предпочтений экономических субъектов (агентов) : № 2015620183 : заявл. 10.03.2015 : опубл. 29.04.2015 / А. О. Алексеев, А. В. Вычегжанин.
330) Алексеев, А. О. Технология управления объектом коммерческой недвижимости с учётом потребительских предпочтений / А. О. Алексеев, В. С. Спирина, Н. А. Коргин // Управление большими системами: сборник трудов. - 2016. - Вып. 62. - С. 124-168.
331) Спирина, В. С. Методы управления торгово-развлекательными комплексами в условиях неопределенности на основе субъектно-ориентированного моделирования : дис. ... канд. экон. наук; 08.00.13 / Спирина Варвара Сергеевна; [Место защиты: Пермский национальный исследовательский политехнический университет]. - Пермь, 2017. - 192 с.
332) Спирина, В. С. Разработка математических и инструментальных методов моделирования и прогнозирования экономических процессов управления торгово-развлекательными комплексами : научно-квалификационная работа аспиранта по направлению подготовки 38.06.01 / Спирина Варвара Сергеевна; [каф. Строительный инжиниринг и материаловедение]. - Пермь, 2017. - 183 с.
333) Гладких, В. С. Методика определения коэффициента стесненных условий труда на объектах капитального строительства / В. С. Гладких // Инженерно-
строительный вестник Прикаспия. - 2020. - N0 4. - С. 126-133. DOI: 10.35108^ур20204(34)126-133.
334) Алексеев, А. О. Информационное обеспечение процессов ценообразования и сметного нормирования в строительстве / А. О. Алексеев, В. С. Гладких // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Информатика, вычислительная техника и управление. -2021. - № 1. - С. 49-60. DOI: 10.24143/2072-9502-2021-1-49-60
335) Алексеев, А. О. Проблемы организационного управления процессом участия строительной организации в тендерах и возможные пути их решения / А. О. Алексеев, В. С. Гладких // Системы управления и информационные технологии. - 2021. - N0 3 (85). - С. 30-37. DOI: 10.36622^Ш.2021.85.3.006
336) Гладких, В. С. Операционный базисно-индексный метод определения стоимости строительно-монтажных работ : препринт / В. С. Гладких, А. О. Алексеев, К. А. Гуреев. - Пермь: Изд-во Перм. на нац. исслед. политехн. ун-та, 2022. - 49 с.
337) Гладких, В. С. Система поддержки принятия решений для участия строительных организаций в тендерах на основе стоимостного инжиниринга : дис. ... канд. техн. наук; 05.13.10 / Гладких Валерия Сергеевна; [Место защиты: Пермский национальный исследовательский политехнический университет]. -Пермь, 2022. - 189 с.
338) Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2021660323 Российская Федерация. Программный модуль оценки степени достижения стратегических целей на основе матричного неанонимного медианного механизма комплексного оценивания / Т. А. Катаева; заявка 2021619366; поступл. 15.06.2021, опубл. 24.06.2021, бюл № 7. - 1 с.
339) Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2021663553 Российская Федерация. Программный модуль выбора проекта к реализации на базе матричных обобщенных медианных механизмов
комплексного оценивания / Т. А. Катаева; заявка 2021662597; поступл. 06.08.2021, опубл. 18.08.2021, бюл № 8. - 1 с
340) Катаева, Т. А. Методы согласования интересов участников корпоративных организационных систем на основе матричных анонимных и неанонимных обобщенных медианных механизмов : дис. ... канд. техн. наук; 05.13.10 / Катаева Татьяна Александровна; [Место защиты: Пермский национальный исследовательский политехнический университет]. - Пермь, 2022. - 134 с.
341) Алексеев, А. О. Идентификация значимости признаков жилой недвижимости с помощью методов системно-когнитивного анализа / А. О. Алексеев, Э. Р. Галиаскаров, К. С. Коскова // Математические методы в технике и технологиях - ММТТ. - 2019. - Т. 6. - С. 108-112. - EDN LZTFAX.
342) Русских, Е. В. Определение классификационных признаков жилой недвижимости по уровню потребительской привлекательности: выпускная квалификационная работа магистра : 08.04.01 Строительство / Русских Екатерина Викторовна; Перм. нац. исслед. политехн. ун-т [каф. Строительный инжиниринг и материаловедение]. - Пермь, 2018. - 69 с.
343) Найданова, М. А. Онтологический анализ жилой недвижимости с целью её классификации по уровню потребительской привлекательности: выпускная квалификационная работа магистра : 08.04.01 Строительство / Найданова Мария Андреевна; Перм. нац. исслед. политехн. ун-т [каф. Строительный инжиниринг и материаловедение]. - Пермь. 2018. - 133 с.
344) Елькина, А. И. Принципы и методы сбора информации об объектах жилой недвижимости на первичном рынке и сделках с ними: выпускная квалификационная работа магистра : 08.04.01 Строительство / Елькина Анна Игоревна; Перм. нац. исслед. политехн. ун-т [каф. Строительный инжиниринг и материаловедение]. - Пермь, 2018. - 82 с.
345) Епина, И. А. Развитие технологии концептуального проектирования жилой недвижимости с помощью методов интеллектуального анализа данных:
выпускная квалификационная работа магистра : 08.04.01 Строительство / Епина Ирина Александровна; Перм. нац. исслед. политехн. ун-т [каф. Строительный инжиниринг и материаловедение]. - Пермь, 2018. - 67 с.
346) Галиаскаров, Э. Р. Технология обоснования концепции объекта многоэтажной жилой недвижимости с использованием меры количества информации : научно-квалификационная работа аспиранта по направлению подготовки 09.06.01 / Галиаскаров Эльдар Рафисович; Перм. нац. исслед. политехн. ун-т [каф. Строительный инжиниринг и материаловедение]. - Пермь, 2023. - 102 с.
347) Чугайнова, А. М. Идентификация финансовых паттернов на примере строительных организаций / А. М. Чугайнова // Инновационное развитие экономики: тенденции и перспективы. - 2021. - Т. 2. - С. 254-265. - EDN MMDQHV.
348) Чугайнова, А. М. Пример идентификации финансовых паттернов в задачах прогнозирования банкротства строительных организаций / А. М. Чугайнова, А. О. Алексеев, И. Е. Алексеева // Математика и междисциплинарные исследования - 2021 : Материалы Всероссийской научно-практической конференции молодых ученых с международным участием, Пермь, 18-20 октября 2021 года / Гл. редактор А. П. Шкарапута. - Пермь: Пермский государственный национальный исследовательский университет, 2021. - С. 49-53. - EDN CHCCMP.
349) Носкова, А. Р. Методы определения несостоятельности (банкротства) строительных организаций на основе идентификации финансовых признаков и их информационной значимости : научно-квалификационная работа аспиранта : 09.06.01 Информационные и вычислительные технологии / Носкова Александра Романовна; Перм. нац. исслед. политехн. ун-т [каф. Строительный инжиниринг и материаловедение]. - Пермь, 2023. - 105 с.
350) Макаров, Н. М. Разработка интеллектуального приложения для выявления и объяснения паттернов в корнях принятия решений : выпускная
квалификационная работа : 38.03.05 Бизнес-информатика / Макаров Никита Максимович; Пермский филиал Нац. исслед. ун-та Высш. шк. экон. [кафедра «Информационных технологий в бизнесе»]. - Пермь, 2025. - 66 с.
351) Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2025668363 Российская Федерация. Корень принятия решений для экспресс-оценки подрядчика на проектные, ремонтные и строительно-монтажные работы / С. А. Трясцын: заявка 2025667081; поступл. 16.06.2025 , опубл. 14.07.2020, Бюл. 07 - 1 с.
352) Трясцын, С.А. система интеллектуальной поддержки принятия решений строительных организаций для участия в тендерах в условиях информационной неопределенности : научно-квалификационная работа аспиранта : 2.3. Информационные технологии и теллекомуникации / Трясцын Сергей Алексеевич; Перм. нац. исслед. политехн. ун-т [каф. Строительный инжиниринг и материаловедение]. - Пермь, 2025. - 102 с.
353) Накашидзе, Т. В. Разработка и исследование методов оценки рисков выбора подрядной организации для выполнения строительно-монтажных работ: выпускная квалификационная работа магистра по направлению: 08.04.01 / Накашидзе Тимур Важович; Перм. нац. исслед. политехн. ун-т [Кафедра «Строительный инжиниринг и материаловедение»]. - Пермь, 2016. - 122 с.
354) Самочкова, Л. Д. Развитие методов оценки рисков выбора подрядной организации в гражданском строительстве: выпускная квалификационная работа магистра по направлению: 08.04.01 / Самочкова Лилия Дилусовна; Перм. нац. исслед. политехн. ун-т [Кафедра «Строительный инжиниринг и материаловедение»]. - Пермь, 2017. - 110 с.
355) Ведерникова, Ю. В. Развитие методов оценки рисков выбора подрядной организации в промышленном строительстве: выпускная квалификационная работа магистра по направлению: 08.04.01 / Ведерникова Юлия Валерьевна; Перм. нац. исслед. политехн. ун-т [Кафедра «Строительный инжиниринг и материаловедение»]. - Пермь, 2017. - 147 с.
356) Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2020666095 Российская Федерация. Определение интегральной категории риска члена саморегулируемой организации / Т. В. Адыева: заявка 2020665299; поступл. 25.11.2020 , опубл. 04.12.2020, Бюл. 12 - 1 с.
Обратите внимание, представленные выше научные тексты размещены для ознакомления и получены посредством распознавания оригинальных текстов диссертаций (OCR). В связи с чем, в них могут содержаться ошибки, связанные с несовершенством алгоритмов распознавания. В PDF файлах диссертаций и авторефератов, которые мы доставляем, подобных ошибок нет.