Неопределенность в выборе критерия оптимальности и в задании ограни-
чений порождены наличием большого числа разноименных, противоречивых
показателей качества и их принадлежностью к различным иерархическим
уровням принятия решений. Подчеркнем, что само понятие «качество» ва-
риантов и необходимость его оценки приводит к многоцелевым (многокри-
териальным} задачам принятия решений, в которых активно используются
:(шаиия. опыт и эвристические способности лица, принимающего решения
ЛПР).
Нестандартность ситуации принятия решения характеризуется высокой
размерностью задачи, алгоритмической формой задания зависимостей (воз-
можностью вычисления для каждого варианта лишь значений предцелевых
Ффункций и функции ограничений), незнанием яеного аналитического вида
функции предпочтения (ФП} ЛПР (возможностью оперировать в процессе по-
иска наилучших вариантов только «поточечным» знанием ЛПР о ФП) и др.
Наличие нескольких предельных (асимптотических} целевых установок вы-
зывает необходимость в многокритериальной постановке задач выбора наи-
лучших вариантов.
Такая постановка имеет следующую неформальную запись:
809 - хп:"!?:
(9,2)
(0 уа
где 
х = (^ 
..., Хо) — вектор переменных; 7 = (й, ..., бп) — вектор предце-
левых функций; 2 — допустимов множество вариантов.
Она отражает различные требования к качеству наилучших вариантов в
экстремальной форме без осознания, по существу, ЛПР компромисса между
значениями противоречивых предцелевых функций.
Различные подходы к проблеме многоцелевой оптимизации {МО) отлича-
ются разнообразием ситуаций принятия решений, в которых их стараются
применять, пониманием наилучшего варианта, соотношением априорной и
текущей информации, используемой для выявления стратегии компромисса,
и др. Так, при нормативном (аксиоматическом) подходе поиск наилучшего
варианта сводится к выбору принципа оптимальности и {или} формированию
ФП в результате проверки заданной системы аксиом © естественном пове-
дении ЛПР.
Если ЛПР трудно поставлять достоверную исходную информацию, то це-
лесообразно сначала применять адаптивный подход. Он связан © организа-
цией процесса взаимного обучения ЛПР и исспедователя операций (консуль-
танта по принятию решений, ЭВМ) построению ФП. При этом понятие на-
илучшего варианта формулируется на языке разноименных предцелевых фун-
кций. Кроме того, отпадает трудная проблема их нормировки, существующая
при аксиоматическом лодходе.
Рациональным, © нашей точки зрения, является совместное применение
акмиоматического и адаптивного подходов, Причем адаптивные человеко-ма-
шинные процедуры составляют основу «гибкой» части, а эксиомативное. свер-
тывание предцелевых функций — «жесткой» части технологии математиче-
ского моделирования задач выбора наилучших вариантов. Рассматриваемые
ниже задачи МО являются слабоформализованными, т,е, нуждающимися в
более полной формализации.
Направляющий методологический принцип математического моделирова-
ния многоцелевых слабоформализованных задач заключается в такой пере-
формулировке исходной постановки, которая позноляет учесть особенности
их последующей алгоритмизании, сеязанные © ориентировкой на нижний ин-
формационный уровень.
144