Quasi-Hierarchical Approach to Discrete Multiobjective Stochastic Dynamic Programming

W pracy rozważany jest wieloetapowy wielokryterialny proces podejmowania decyzji w warunkach ryzyka. W celu jego rozwiązania wykorzystano dyskretne stochastyczne programowanie dynamiczne oparte na zasadzie optymalności Bellmana. Zakłada się, że decydent jest w stanie zdefiniować quasi- -hierarchię rozważanych kryteriów, co oznacza, że jest on w stanie określić w jakim zakresie optymalna wartość oczekiwana dla kryteriów o wyższym priorytecie może być pogorszona w celu poprawy wartości oczekiwanej kryterium o priorytecie niższym. Proces uzyskania rozwiązania końcowego może być realizowany interaktywnie. Obserwując kolejno proponowane rozwiązania, decydent może modyfikować poziomy aspiracji dla rozważanych kryteriów, otrzymując ostatecznie rozwiązanie satysfakcjonujące. Metoda została zilustrowana przykładem opartym na danych umownych.