MEAN VALUES: A MULTICRITERIA APPROACH. PART III

封面

如何引用文章

全文:

详细

A new approach to defining mean values based on the ideas of multicriteria optimization was proposed and developed previously; see the papers [4] and [5]. The distances between the current point and the sample points were treated as components of a vector estimate. The conventional approach to defining mean values involves the scalarization of vector estimates: they are replaced, e.g., by the sums of their squared components. On the contrary, we proceeded from comparing vector estimates by preference. Several types of mean values corresponding to different amounts of information about preferences were considered. The properties of such mean values were investigated, and computational methods for constructing them were given. However, in the case of equally important criteria, the method turns out to be approximate and rather computationally intensive. In this paper, we present an exact and efficient numerical method for constructing a set of mean values of the specified type. The method is illustrated by a computational example.

作者简介

A. Nelyubin

Mechanical Engineering Research Institute, Russian Academy of Sciences

V. Podinovski

National Research University Higher School of Economics

参考

  1. Bullen P.S. Handbook of Means and Their Inequality. – Dordrecht: Springer, 2003. – 538 p.
  2. Lawrence M.L. Mathematical Statistics. – London: Ascended Idea, 2020. – 518 p.
  3. Джини К. Средние величины. – М.: Статистика, 1970. – 447 с. [Gini, C. Le Medie. – Torino: Ulet, 1957.]
  4. Подиновский В.В., Нелюбин А.П. Средние величины: многокритериальный подход // Проблемы управления. – 2020. – № 5. – С. 3–16. [Podinovski, V.V., Nelyubin, A.P. Mean Quantities: A Multicriteria Approach // Control Sciences. – 2020. – No. 5. – P. 3–16.] (In Russian)]
  5. Подиновский В.В., Нелюбин А.П. Средние величины: многокритериальный подход. II // Проблемы управления. – 2021. – № 2. – С. 33–41. [Podinovski, V.V., Nelyubin, A.P. Means: A Multicriteria Approach. Part II // Control Sciences. – 2021. – No. 2. – P. 33–41.] (In Russian)]
  6. Пфанцагль И. Теория измерений. – М.: Мир, 1976. [Pfanzagl, J. Theory of Measurement. – Berlin: Springer, 1971. – 235 p.]
  7. Roberts, F.S. Measurement Theory: With Applications to Decisionmaking, Utility, and Social Sciences (Encyclopedia of Mathematics and its Applications). – Cambridge: Cambridge University Press, 1984. – 420 p.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML


Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名 4.0国际许可协议的许可

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».