Математик РУДН предложил новый алгоритм принятия решений
Теория принятия решений — область математики, которая изучает, по каким закономерностям люди принимают решения и выбирают стратегии. В математической постановке принятие решения превращается в задачу оптимизации со множеством критериев — эксперты, мнения и возможные риски превращаются в переменные, а взаимодействие участников и поиск оптимального решения выражаются математическими операциями. Одна из моделей теории — LSGDM — описывает ситуации, когда решение принимается более чем 20 экспертами-участниками. В LSGDM на мнение экспертов влияют внутренние межличностные отношения — например, участники поддерживают мнение тех экспертов, с которыми установлены дружеские отношения. Из-за этого возникает неопределенность — неизвестно, как «убедить» участников скорректировать свое мнение и прийти к консенсусу. Исследователи предложили способ, который позволяет избавиться от этой неопределенности.
«С развитием информационных технологий все большее число лиц участвуют в принятии решений. Поэтому LSGDM стало „горячей точкой“ исследований. Участники в LCGDM представляют различные сферы интересов, поэтому консенсус занимает больше времени и требует модератора, который способен убедить экспертов приблизить свое мнение к консенсусу», — Энрике Эррера-Вьедма, профессор РУДН.
Решение математиков основано на так называемой робастной оптимизации. Это техника, которая позволяет справиться с задачами оптимизации, чувствительными к изменению входных данных — в данном случае к межличностным связям между участниками. Математики предложили новый способ разделения экспертов на группы — или кластеры — в зависимости от степени доверия между ними и близости их отношений. Предложенный алгоритм включает несколько шагов — сначала экспертов разделяют на кластеры, затем выбирают тот кластер, мнение членов которого сильнее всего отличается от общего, и корректируют его. Итерации повторяют до тех пор, пока не будет достигнут консенсус, который устраивал бы всех участников. Каким именно способом добиться, чтобы люди в кластере поменяли мнение, с точки зрения математики не важно. Важна только некоторая обобщенная «цена» переговоров — количество ресурсов, которые нужно потратить на это (время, деньги или любой другой ресурс).
Авторы статьи продемонстрировали работу алгоритма на реальном примере. После вспышки коронавирусной инфекции в Ухане рынок морепродуктов вынужден был закрыться. Управляющим рынка нужно было принять оптимальное решение — компенсировать продавцам убытки так, чтобы те остались довольны, но при этом не разориться. Математики выбрали 20 продавцов, которые выдвинули свои предложения о размере компенсации, которую они хотят получить от владельца рынка за закрытие торговой точки — от 200 до 900 юаней. Участников разбили на четыре группы в зависимости от схожести мнения, соседства торговых мест на рынке и других факторов. Разработанный алгоритм позволил прийти к консенсусу, который устроил и владельца, и арендаторов, всего за три шага — итоговая сумма компенсации составила 880 юаней. При этом для владельца рынка «цена» переговоров оказалась минимальной по сравнению с другими существующими алгоритмами.
Статья опубликована в Information Sciences.
Статья в Indicator.ru.
Личинки мухи «чёрная львинка» в мире все чаще используются для утилизации отходов. Ученые института экологии РУДН поставили перед собой амбициозную задачу: понять, как тот или иной набор микроорганизмов в кишечнике личинок влияет на эффективность переработки разных видов отходов и как меняется состав микробиома в зависимости от условий питания. Никита Митькин — кандидат биологических наук, старший научный сотрудник института экологии РУДН, рассказал о первых результатах этого трехлетнего исследования. В частности, ученые доказали, что набор микроорганизмов микробиома способен перестраиваться. Теперь предстоит установить, какие именно изменения являются функционально полезными и можно ли воспроизвести их целенаправленно, «запрограммировав» личинок чёрной львинки на переработку определенного вида сырья.
Коллектив института инженерных инновационных технологий РУДН под руководством старшего научного сотрудника Михаила Юрьевича Задорожного получил грант университета на разработку и исследование прототипа металлогидридной системы для аккумулирования энергии. Проект поддержан в рамках конкурса 2026 года на выполнение НИР/НИОКР научными коллективами под руководством молодых учёных.
Попробовать поискать ответ на вопрос, а почему происходит то или иное явление, — это уже наука, заявил на Фестивале науки в РУДН Фёдор Оцелюк, студент аграрно-технологического института. По его словам, разница между школьниками, студентами и настоящими учёными вовсе не в гениальности, а лишь в понимании того, «куда нести свой вопрос». Преподаватели и студенты дали советы будущим учёным, с чего именно начать путь в науку, как обрести единомышленников и стать частью научного сообщества.