Список вопросов базы знаний

Метод аналитической иерархии целесообразно использовать при большом числе альтернатив

Метод ранжирования альтернатив основан на теории полезности

Многокритериальная задача оптимизации - задача, в которой скалярная целевая функция зависит от многих переменных

Многокритериальная теория полезности основана на построении многомерной функции полезности

Мультипликативная функция полезности есть сумма отдельных функций полезности с разными весовыми коэффициентами

Нахождения функций полезности недостаточно для определения полезности альтернатив

Независимость по предпочтению определяется для двух отдельных критериев

Независимость по разности определяется для двух отдельных альтернатив

Понятие бинарного отношения по качеству альтернатив используется в методе аналитической иерархии

Проверка условий независимости по предпочтению производится для одного критерия

Условия независимости критериев являются специфичными для задач многокритериальной оптимизации

Число основных этапов, которые можно выделить в процедуре принятия решений равно трем

Аддитивный критерий - обобщенный критерий, представляющий собой сумму исходных критериев с заданными весами

В задачах многокритериальной оптимизации могут присутствовать как качественные, так и количественные критерии

В мультипликативном критерии происходит сложение критериев с учетом их весов

Весовые множители в определении интегрального критерия имеют ту же размерность, что и сам критерий

Возникновение дисциплины "Исследование операций" связано с активным использованием достижений математики в различных областях, связанных с принятием управленческих решений

Все слагаемые в мультипликативном критерии должны иметь одинаковую размерность

Задача "достичь максимальной производительности при наименьших затратах" относится к задачам однокритериальной оптимизации

Задачи многокритериальной оптимизации - более сложные задачи, чем задачи однокритериальной оптимизации

Интегральный критерий - единственный критерий, построенный на базе всех остальных

Критерии оптимальности в задачах многокритериальной оптимизации всегда имеют одинаковую значимость

Любое решение, принадлежащее множеству Парето, можно улучшить по всем критериям

Множество Парето - множество точек неулучшаемых решений

Находя множество Парето, всегда получается одно оптимальное решение

Нормирующие множители делают критерии оптимальности безразмерными

Решение в задачах многокритериальной оптимизации чаще всего является единственным

Решение, принадлежащее множеству Парето, можно улучшить сразу по всем критериям

Целевая функция в задачах многокритериальной оптимизации является скалярной