Article

Article title APPLICATION OF THE HIERARCHIES ANALYSIS METHOD IN DECISION MAKING ALGORITHM BASED ON NUMBER OF ADAPTATION PARAMETERS
Authors Y.A. Kravchenko
Section SECTION VII. PROBLEMS OF FORMATION
Month, Year 07, 2012 @en
Index UDC 002.53:004.89
DOI
Abstract This article describes the algorithm of decision-making in an information system to support the learning process based on the analysis of competence hierarchies with regard to individual personality characteristics and effects of the environment to be agreed on the principle of majority. The algorithm is relevant for the creation of adaptive assessment procedures to determine the level of trainee competence and involves the use of expert knowledge to select the methodological foundations of the development of individual learning trajectory, and intelligent information educational environments. Estimates the relative importance of features and alternatives when choosing a trajectory of learning and the principle of majority for calculating of alternatives weights were used in developing the algorithm.

Download PDF

Keywords Decision making; intelligent information systems; analysis of hierarchies,;the parameters of adaptation; assessment of relative importance.
References 1. Саати Т.Л. Принятие решений при зависимостях и обратных связях // Аналитические сети. – М.: ЛКИ, 2008.
2. Середенко Н.Н. Развитие метода анализа иерархий // Открытое образование. Научнопрактический журнал. – М.: CAPITALPRESS, 2011. – № 2 (85). – С. 39-48.
3. Кравченко Ю.А. Технология анализа надежности адаптивных информационных сред // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2010. – № 12 (113). – С. 103-108.
4. Кравченко Ю.А. Метод определения познавательных стилей на основе теории агентов // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2009. – № 12 (101). – С. 120-128.
5. Бова В.В. Технологии интеллектуального анализа и извлечения данных на основе принципов эволюционного моделирования / В.В. Бова, Л.А. Гладков, Ю.А. Кравченко,
В.В. Курейчик, В.М. Курейчик, С.Н. Щеглов. – Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2009. – 124 с.
6. Курейчик В.М. Кныш Д.С. Проблемы, обзор и параллельные генетические алгоритмы: состояние // Известия РАН. Теория и системы управления. – 2010. – № 4. – С. 72-82.
7. Курейчик В.В., Курейчик В.М., Родзин С.И. Концепция эволюционных вычислений, инспирированных природными системами // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2009. – № 4 (93). – С. 16-25.
8. Литвиненко В.А., Ховансков С.А., Норкин О.Р. Оптимизации мультиагентной системы распределенных вычислений // Известия ЮФУ. Технические науки.– 2009. – № 4 (93). – С. 226-235.
9. Кравченко Ю.А. Концептуальные основы рефлексивно-адаптивного подхода к построению интеллектуальных информационных систем // Известия ЮФУ. Технические науки.
– 2011. – № 7 (120). – С. 167-171.
10. Кравченко Ю.А. Метод создания математических моделей принятия решений в многоагентных подсистемах // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2011. – № 7 (120). – С. 141-145.
11. Курейчик В.В., Запорожец Д.Ю. Современные проблемы при размещении элементов СБИС // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2011. – № 7 (120). – С. 68-73.
12. Курейчик В.М., Кажаров А.А. Использование роевого интеллекта в решении NP-трудных задач // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2011. – № 7 (120). – С. 30-37.
13. Бова В.В. Модели предметных знаний на основе системно-когнитивного анализа // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2011. – № 7 (120). – С. 146-153.
14. Марков В.В. Методика извлечения и оценки знаний на основе нечеткой модели эксперта // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2011. – № 7 (120). – С. 137-141.
15. Марков В.В., Пуголовкина О.В. Применение репертуарных решеток для формирования индивидуальных траекторий обучения // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2011. – № 7 (120). – С. 250-255.

Comments are closed.