Досліджено проблему прийняття багатокритеріальних рішень у середовищі зі скінченною кількістю станів, зміна яких є марковським процесом. Узагальнено класичну задачу марковського процесу прийняття рішення за одним критерієм для багатокритеріального випадку. Розроблено класифікацію багатокритеріальних моделей оптимізації з різним рівнем складності обмежень та умов розв'язання. Побудовано узагальнений алгоритм Ховарда для багатокритеріального випадку для моделі марковського процесу прийняття рішень з одним ергодичним класом станів. На підставі результатів проведеного аналізу за моделями, згідно з побудованою класифікацією, знайдено моделі, для яких узагальнений алгоритм Ховарда є неефективним. Побудовано новий алгоритм пошуку оптимальних стратегій для загальних типів моделей багатокритеріальних задач марковських процесів прийняття рішень з одним ергодичним класом, що базується на одержаних властивостях. Показано переваги розробленого алгоритму у порівнянні з узагальненим алгоритмом Ховарда. Побудовано нові статистики та непараметричні критерії оцінювання вхідних даних на незалежність, які можна застосовувати для аналізу вхідних даних моделей марковських процесів прийняття рішень.

  Завантажити