Суперпозиция в задачах анализа данныхSuperposition models in data analysis

Одной из важнейших характеристик процедур индивидуального, коллективного и многокритериального принятия решений является их вычислительная сложность. К сожалению, большинство существующих процедур имеют высокую вычислительную сложность, что приводит к необходимости применения приближенных способов выбора или также разработке новых методов принятия решений. Одним из вариантов решения данной проблемы является применение моделей, основанных на принципе суперпозиции, который заключается в последовательном применении (композиции) различных процедур таким образом, что результаты применения одной процедуры идут на вход другой процедуре. В рамках диссертационного исследования рассматриваются двухступенчатые модели суперпозиции, порожденные многокритериальными процедурами выбора. Работа посвящена изучению нормативных свойств данных моделей, которые характеризуют устойчивость полученных результатов при изменении исходного множества вариантов, а также их оценок по различным критериям. Оценена вычислительная сложность моделей и проведено тестирование некоторых из них на сгенерированных случайным образом данных. Наконец, разработаны модели суперпозиции, показывающие высокую эффективность в задаче предсказания торнадо, задаче поиска, а также задаче распределения спорных территорий в Арктике.