Многокритериальные модели и методы для задач оптимизации на графах

У однокритериальных задач количество альтернатив равно 1. В многокритериальном случае сначала находим полное множество альтернатив (ПМА), а затем специалист выделяет в нем наилучшее решение, что требует от человека неподъемных усилий при переборе ПМА. Основа многокритериальной оптимизации: определение ПМА и алгоритмы нахождения его, разрешимость с помощью алгоритмов линейной свертки критериев, статистически эффективные и асимптотически точные алгоритмы, полные задачи и нахождение относительного или абсолютного уклонения от оптимума и еще ряд вопросов. Глава 4 касается в основном актуальных задач - риска упущенной выгоды. Глава 5 посвящена моделированию севооборота, а глава 6 - общему случаю, когда попадаем в условия неопределенности: значения параметров задачи представляются не числами, а интервалами. Для специалистов в области моделирования и управления сложными системами, а также для преподавателей, студентов и аспирантов специальностей экономики и прикладной математики