Multi-criteria evaluation of the multifactor stochastic systems effectiveness

dc.contributor.authorRaskin, Lev
dc.contributor.authorSukhomlyn, Larysa
dc.contributor.authorSokolov, Dmytro
dc.contributor.authorVlasenko, Vitalii
dc.date.accessioned2023-06-30T08:54:24Z
dc.date.available2023-06-30T08:54:24Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractSubject of the research in the article is the evaluation of complex multifactor stochastic systems functioning effectiveness according to a variety of correlated criteria. The problem actuality is determined by the fact that an independent evaluation of system effectiveness for each of the mutually correlated criteria for the system under consideration is not informative. In well-known works in the direction of multiple correlation, a relatively simple problem of estimating the correlation between one resulting parameter and a set of influencing factors is considered, which is not enough for the analysis and management of multicriteria systems. In addition, the known results do not take into account possible significant differences in influencing factors mutual cor relation values. Purpose of Work is to develop a methodology for a comprehensive assessment of system effectiveness according to a variety of interrelated criteria. Tasks to be Solved: splitting the set of system parameters into two subsets (parameters determining the effectiveness of system and parameters affecting it), forming additive convolutions of parameters included in subsets, developing a methodology for calculating the multiple correlation coefficient between the components of the selected subsets, developing a method for differentiating a scalar function from a vector argument by this argument. Applied Methods: nonlinear programming, multidimensional correlation analysis, method of differentiation of scalar functions by vector argument. These methods are used for forming and calculating a multiple correlation coefficient between the set of system effectiveness complex criterion components values and its control parameters set values. Results Obtained: proposed methodology provides the possibility of solving the problems of system management, taking into account the revealed relationship between the multi-criteria evaluation of system effectiveness and values of its controlled parameters. At the same time, an important advantage of the obtained result lies in the possibility that arises when using it to take into account the joint (group) influence of control variables on the complex criterion of system efficiency. The developed technology of scalar functions differentiation by vector argument has great practical importance which expands the arsenal of computational mathematics.
dc.description.abstractПредметом дослідження у статті є оцінка ефективності функціонування складних багатофакторних стохастичних систем за багатьма корельованими критеріями. Актуальність проблеми визначається тим, що незалежна оцінка ефективності системи по кожному з взаємно корельованих критеріїв для системи, що розглядається, малоінформативна. У відомих роботах за напрямом множинна кореляція розглядається відносно просте завдання оцінки кореляційного зв'язку між одним результуючим параметром і набором факторів, що впливають, чого задачах аналізу та управління багатокритеріальних систем недостатньо. Крім того, відомі результати не враховують можливі суттєві відмінності значень взаємної кореляції факторів, що впливають. Мета роботи – розробка методики комплексної оцінки ефективності системи з безлічі взаємозалежних критеріїв. Розв'язування задач: розбиття безлічі параметрів системи на два підмножини (параметри, що визначають ефективність системи, і параметри, що впливають на неї), формування адитивних згорток параметрів, що входять до підмножини, розробка методики розрахунку коефіцієнта множинної кореляції між компонентами виділених підмножин, розробка методу від векторного аргументу з цього аргументу. Методи, що застосовуються: нелінійне програмування, багатовимірний кореляційний аналіз, метод диференціювання скалярних функцій за векторним аргументом. Ці методи використовуються для формування та розрахунку множинного коефіцієнта кореляції між сукупністю значень компонентів комплексного критерію ефективності функціонування системи та значеннями набору її керуючих параметрів. Отримані результати: запропонована методика забезпечує можливість вирішення завдань управління системою з урахуванням взаємозв'язку, що виявляється між багатокритеріальною оцінкою ефективності системи і значеннями керованих її параметрів. При цьому важлива перевага отриманого результату полягає в можливості, що виникає при його використанні, обліку спільного (групового) впливу управляючих змінних на комплексний критерій ефективності системи. Велике практичне значення має розроблена технологія диференціювання скалярних функцій за векторним аргументом, що розширює арсенал обчислювальної математики.
dc.identifier.citationMulti-criteria evaluation of the multifactor stochastic systems effectiveness / L. Raskin [et al.] // Сучасні інформаційні системи = Advanced Information Systems. – 2023. – Т. 7, № 2. – С. 63-67.
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.20998/2522-9052.2023.2.09
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-9015-4016
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-9511-5932
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-4558-9598
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-5427-0223
dc.identifier.urihttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/66730
dc.language.isoen
dc.publisherНаціональний технічний університет "Харківський політехнічний інститут"
dc.subjectmultifactorial stochastic system
dc.subjectcomplex efficiency criterion
dc.subjectvector differentiation procedure
dc.subjectбагатофакторна стохастична система
dc.subjectкомплексний критерій ефективності
dc.subjectпроцедура векторного диференціювання
dc.titleMulti-criteria evaluation of the multifactor stochastic systems effectiveness
dc.title.alternativeБагатокритеріальна оцінка ефективності багатофакторних стохастичних систем
dc.typeArticle

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
AIS_2023_7_2_Raskin_Multi_criteria_evaluation.pdf
Розмір:
351.44 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
10.82 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис: