Un mathématicien de RUDN a proposé une méthode d'évaluation du niveau de non-additivité dans un problème de choix, c'est-à-dire calculer comment les paramètres du choix sont reliés entre eux, et comment cela influence le résultat final. L'étude fournit une méthode pour analyser de tels systèmes et trouver la décision la plus optimale au moyen de calculs. L'ouvrage a été publié en Sciences de l'information .

La prise de décision fait partie intégrante de notre vie quotidienne. Nous décidons quoi avoir pour le dîner, quelle chemise mettre, ou quel film regarder. Ce sont des décisions relativement faciles, mais certains sont beaucoup plus difficiles, par exemple, acheter une voiture ou faire un rapport analytique. Dans ce cas, les gens emploient de grands ensembles de données, utiliser un certain nombre de critères en fonction de leurs préférences, et finalement décider d'une solution optimale. Le même processus se déroule à un niveau supérieur dans les organisations privées et publiques lorsqu'elles déterminent le site d'une centrale nucléaire ou sélectionnent un nouveau médicament pour traiter une maladie dangereuse. Même une erreur mineure peut coûter des millions de dollars et des milliers de vies humaines. Par conséquent, il est important de perfectionner l'algorithme de prise de décision.

Les systèmes à critères multiples ont une caractéristique particulière appelée non-additivité. Cela signifie que le poids final de tous les critères de sélection n'est pas égal à la somme des poids de chaque critère individuel additionnés. Cela se produit parce que les critères sont liés les uns aux autres. Les méthodes mathématiques d'aujourd'hui pour analyser de tels systèmes sont incapables d'évaluer correctement les résultats obtenus. Les mathématiciens de RUDN proposent maintenant une manière plus efficace de résoudre ce problème.

« L'analyse décisionnelle multicritères permet de prendre des décisions justifiées dans des situations complexes impliquant de gros volumes de données initiales. Au cours de ce processus, nous sommes confrontés au phénomène appelé non-additivité de capacité. Lorsque plusieurs critères s'appliquent, le résultat final peut changer considérablement en raison de leur interaction. Nous suggérons d'utiliser un indice de non-additivité qui prend en compte l'influence possible sur le résultat et l'évalue, " dit Gleb Belyakov, professeur invité de RUDN.

Traditionnellement, l'indice utilisé dans l'analyse décisionnelle multicritères est l'indice de coopération. Cependant, il ne prend pas toujours en compte le chevauchement des critères ou leur remplacement, ou l'expression de ces phénomènes. Il devient difficile pour un spécialiste de la prise de décision d'évaluer la valeur réelle des résultats obtenus et de les interpréter correctement. L'indice proposé par le mathématicien RUDN est exempt de cet inconvénient :il montre non seulement le type mais aussi le niveau de non-additivité.

« Nous proposons une approche alternative pour décrire les préférences définies par des critères. Nous avons montré sur des exemples que la méthode pouvait être utilisée pour développer un modèle transparent et flexible, un filtre dit décisionnel. Les valeurs de l'indice de non-additivité peuvent être limitées à une certaine plage. Cela ne réduira pas son efficacité mais rendra la comparaison des résultats de calcul beaucoup plus facile. Dans nos futures études, nous nous concentrerons sur l'application de l'indice de non-additivité au réel, tâches pratiques, et sur le développement d'instruments d'aide à la décision basés sur l'indice, " conclut Gleb Belyakov.