Director de proiect: Conf. Univ. Dr.
Cristinca FULGA
Echipa de
cercetare: C. Fulga, A. Agapie, R. Ciumara, S. Dedu, C.C. Popescu
Perioada de desfăşurare a
proiectului: 2009-2011
Acronimul proiectului: DeMaMod
Prezentarea proiectului
Proiectul îşi propune modelarea
procesului decizional în condiţii de incertitudine
îmbinând tehnicile de optimizare multicriterială, dinamica
şi stocastică precum şi dezvoltarea unor algoritmi eficienţi
adaptaţi caracteristicilor specifice ale acestui tip de probleme.
Modelele şi algoritmii obţinuţi pot fi folosiţi pentru
rezolvarea unor probleme din domeniul economic, în cadrul proiectului
fiind aplicaţi la optimizarea portofoliilor. Sunt avute în vedere patru
direcţii de cercetare.
Prima constă
în stabilirea caracteristicilor funcţiilor obiectiv ale
problemei multicriteriale. Pentru a caracteriza comportamentul
faţă de risc al decidentului, se propune folosirea
funcţiilor de utilitate cu proprietăţi de convexitate
generalizată şi noi indicatori de măsură a riscului.
A doua
constă în modelarea şi elaborarea de algoritmi pentru
procesul decizional multicriterial. Este studiat cazul în care
problema poate fi descompusă în subprobleme şi se vor
dezvolta algoritmi noi specifici în care vor fi utilizaţi
şi algoritmi evoluţionari. Acest model va fi aplicat problemelor
economice cu factori de decizie multipli, care iau decizii pe baza
propriilor informaţii, ale căror decizii trebuie coordonate
astfel încât, acţionând separat, sa producă
soluţii generale optime.
A treia
direcţie vizează modelarea proceselor decizionale dinamice
dezvoltându-se modele construite pe tehnicile Approximate Dynamic
Programming combinate cu algoritmi evoluţionari. Acestea oferă
soluţii problemelor de alocare dinamică a resurselor cum ar fi:
împărţirea bugetului pe activităţi productive,
managementul portofoliilor, planificarea resurselor noi energetice.
Cea de-a patra
direcţie se referă la corelarea rezultatelor obţinute
şi la aplicarea acestora în optimizarea portofoliilor dinamice. Se
va construi o bază de date reale relevante pe baza cărora se vor
construi scenarii realiste. Acestea vor fi folosite în implementarea
modelelor obţinute pentru validarea algoritmilor realizaţi.
|
