"Офисный планктон" (с) тут вообще ни причем. А связь самая прямая, странно, что ты не улавливаешь. Речь идет о степени удовлетворенности людей выбором при некотором количестве альтернатив. Так вот. Если брать суммарный график, то сначала при возрастании числа альтернатив удовлетворенность увеличивается, а затем уменьшается. Один из выводов, который лежит на поверхности, это тот, что ЛПР, в частности, будет всегда предпочитать случаи с меньшим числом альтернатив, чем с большим при прочих равных. А вот при неравных здесь уже более интересная ситуация о которой стоит поразмыслить.

Продолжаем разговор.

Предлагаю обсудить такой сюжет. Вернее два.

Первый. Предположим, что имеем две системы Х и Y, которые сравнить необходимо. Причем системы задаются примерно так X=(x1,…,xn) и Y=(y1,…,yn), т.е. набором параметров, каждый из которых является случайной величиной. Надо прикинуть метод сравнения и выделения наилучшей из альтернатив при заданных критерях оптимальности. Причем и методами принятия решений и путем имитационного моделирования.

Второй. Он теоретический больше. Значит, имеем задачу ПР в классической постановке - область альтернатив, множество Парето, критерии оптимальности. Далее мы, как и всегда, переходим к новой задаче. К какой - дело вкуса и профессиональности исследователя. Надо прикинуть что есть в данном случае оптимальность и оценить уход от этой оптимальности при выборе того или иного метода решения. А проще выражаясь - оценить разброс оптимальных по разным теориям решений.

Если кто знает как задачи подобные решить или ссылками на материалы обладает - просьба убедительная поделиться.