1) ЛПР оценивает N-альтернатив, каждая из которых имеет n-параметров. Для всех частных критериев определяются ед. полезности Si(Ki(V)), таким образом множество альтернатив хар-ся матрицей: Q.
2) В качестве мод. оценивания альт. вариантов аддитивна функция полезности:
P(Vi)=Sum(n)(i=1)ЛjSij, ставится задача определения коеф.важн.част.крит. Лi.
3) Принятие теор. полезности однозначно определяет правило ранжирования альтернатив: U > V -> P(U) > P(V). Если в результате сравнения альтернатив сформировано некот. отношение R(x) то определение Лi мб. сведено решению СЛАУ и неравенств. Пусть в результате рассмотрения пары альтернатив U V ЛПР отдает предпочтение U, то P(U) > P(V);
Sum(n)(i=1)ЛiSi(U) > Sum(n)(i=1)ЛiSi(V) -> Sum(n)(i=1)Лi[Si(U) - Si(V)] <0;
если Rнп(х) – нестрогая предпочтительность, то таких уравнений N, c учетом этого общая модель будет иметь вид:
{ nj(Лi)=- Sum(n)(i=1)Лi[Si(U) - Si(V)] <0
{ (U,V) э Rнп(х) j=1,…n-1
Путем решения таких систем является поиск Чебышевской точки, задача сводится к задаче линейного программирования. Чебышевская точка имеет наименьший по модулю уклон от первой части системы: | r | = min(Л)max(j)| nj(Л)| = max(j)| nj(Л.)|
