<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE root>
<article xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/" article-type="review-article" dtd-version="1.2" xml:lang="en"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">Informacionnye Tehnologii</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="en">Informacionnye Tehnologii</journal-title><trans-title-group xml:lang="ru"><trans-title>Информационные технологии</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn publication-format="print">1684-6400</issn><publisher><publisher-name xml:lang="en">New Technologies Publishing House</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="publisher-id">702135</article-id><article-id pub-id-type="doi">10.17587/it.31.563-577</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="en"><subject>Modeling and optimization</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="ru"><subject>Моделирование и оптимизация</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="article-type"><subject>Review Article</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title xml:lang="en">Methods of transition to the resulting quantitative and ordinal scale in multi-criteria tasks</article-title><trans-title-group xml:lang="ru"><trans-title>Методы перехода к результирующим количественной и порядковой шкалам в многокритериальных задачах</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author"><name-alternatives><name xml:lang="en"><surname>Korneenko</surname><given-names>V. P.</given-names></name><name xml:lang="ru"><surname>Корнеенко</surname><given-names>В. П.</given-names></name></name-alternatives><address><country country="RU">Russian Federation</country></address><bio xml:lang="en"><p>Cand. of Tech. Sc., Associate Professor</p></bio><bio xml:lang="ru"><p>канд. техн. наук, доц.</p></bio><email>vkorn@ipu.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff1"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff1"><aff><institution xml:lang="en">Trapeznikov Institute of Control Sciences, Russian Academy of Sciences</institution></aff><aff><institution xml:lang="ru">Институт проблем управления им. В. А. Трапезникова РАН</institution></aff></aff-alternatives><pub-date date-type="pub" iso-8601-date="2025-11-15" publication-format="electronic"><day>15</day><month>11</month><year>2025</year></pub-date><volume>31</volume><issue>11</issue><issue-title xml:lang="en"/><issue-title xml:lang="ru"/><fpage>563</fpage><lpage>577</lpage><history><date date-type="received" iso-8601-date="2026-02-03"><day>03</day><month>02</month><year>2026</year></date><date date-type="accepted" iso-8601-date="2026-02-03"><day>03</day><month>02</month><year>2026</year></date></history><permissions><copyright-statement xml:lang="en">Copyright ©; 2025, Informacionnye Tehnologii</copyright-statement><copyright-statement xml:lang="ru">Copyright ©; 2025, Информационные технологии</copyright-statement><copyright-year>2025</copyright-year><copyright-holder xml:lang="en">Informacionnye Tehnologii</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="ru">Информационные технологии</copyright-holder></permissions><self-uri xlink:href="https://journals.eco-vector.com/1684-6400/article/view/702135">https://journals.eco-vector.com/1684-6400/article/view/702135</self-uri><abstract xml:lang="en"><p>The methods of constructing the resulting homogeneous scales for the correct application of the additive aggregation mechanism in the process of solving problems of multi-criteria evaluation and selection of objects presented in different types of measurement scales are considered. An assessment of the degree of uniformity is proposed when the maximum and minimum values of the criteria coincide. The method of transition to the resulting scale according to the criterion of equal distance of the points of division of the continuous scale from the gradations of the discrete scale is considered, and the method of constructing the resulting scale by dividing the initial continuous scales of criteria into segments, the numbers of which correspond to the gradations of the ordinal scale, is also considered. With this transition, the estimates of objects from the division segment correspond to the gradation of the ordinal scale, which leads to a loss of information distinctness of objects in the resulting scale. In this regard, this article presents an effective method of transition to the resulting scale, which ensures a one-to-one correspondence between the estimates of objects in the initial quantitative and in the resulting quantitative-ordinal scale. The presented methods are mathematically justified and demonstrated in solving the problem of multi-criteria evaluation of the effectiveness of the largest companies in the US aerospace and defense industries.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="ru"><p>Рассматриваются методы построения результирующих однородных шкал для корректного применения аддитивного механизма агрегирования в процессе решения задач многокритериального оценивания и выбора объектов, представленных в разнотипных шкалах измерения. Предлагается оценка степени однородности, когда максимальные и минимальные значения критериев совпадают.</p> <p>Рассматривается метод перехода к результирующей шкале по критерию равноудаленности точек разбиения непрерывной шкалы, от градаций дискретной шкалы, а также рассмотрен метод построения результирующей шкалы, путем разбиения исходных непрерывных шкал критериев на сегменты, номерам которых соответствует градация порядковой шкалы. При таком переходе оценкам объектов из сегмента разбиения ставится в соответствие градация порядковой шкалы, что приводит к потере информационной различимости объектов в результирующей шкале. В связи с этим в данной статье представлен эффективный метод перехода к результирующей шкале, обеспечивающий взаимнооднозначное соответствие между оценками объектов в исходной количественной и в результирующей количественно-порядковой шкалах. Представленные методы, математически обоснованы и продемонстрированы при решении задачи многокритериального оценивания эффективности крупнейших компаний аэрокосмической и оборонной промышленности США.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="en"><kwd>homogeneous scales of criteria</kwd><kwd>information distinctness of objects</kwd><kwd>initial and resulting scales of criteria</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>однородные шкалы критериев</kwd><kwd>информационная различимость объектов</kwd><kwd>исходная и результирующая шкалы критериев</kwd></kwd-group><funding-group><award-group><funding-source><institution-wrap><institution xml:lang="ru">Российский научный фонд</institution></institution-wrap><institution-wrap><institution xml:lang="en">Russian Science Foundation</institution></institution-wrap></funding-source><award-id>24-19-00430</award-id></award-group><funding-statement xml:lang="en">This work has been partially supported by the grants the Russian Science Foundation (project No. 24-19-00430).</funding-statement><funding-statement xml:lang="ru">Исследование выполнено частично за счет гранта Российского научного фонда (проект № 24-19-00430).</funding-statement></funding-group></article-meta></front><body></body><back><ref-list><ref id="B1"><label>1.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">Litvak B. G. Expert information: Methods of obtaining and analysis, Moscow, Radio and Communications, 2006, 184. p. (in Russian).</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Литвак Б. Г. Экспертная информация: Методы получения и анализа. М.: Радио и связь, 2006. 184. с.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B2"><label>2.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">Mirkin B. G. The problem of group choice, Moscow, Nauka, 1974, 256 p. (in Russian).</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Миркин Б. Г. Проблема группового выбора. М.: Наука, 1974. 256 с.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B3"><label>3.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">Novikov D. A., Orlov A. I. Expert assessments — analytical tools, Factory laboratory, 2013, vol. 79, no. 4, pp. 3—4 (in Russian).</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Новиков Д. А., Орлов А. И. Экспертные оценки — инструменты аналитика // Заводская лаборатория. 2013. Т. 79, № 4. С. 3—4.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B4"><label>4.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">Zakharov A. O. Narrowing of the Pareto set based on closed information about the LPR preference relation, Bulletin of St. Petersburg University, 2009, no. 4, pp. 69—83 (in Russian).</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Захаров А. О. Сужение множества Парето на основе замкнутой информации об отношении предпочтения ЛПР // Вестник Санкт-петербургского университета. 2009. № 4. С. 69—83.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B5"><label>5.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">Bugaev Yu. V., Nikitin B. E., Diop A. Narrowing of the Pareto set based on information about the preferences of LPR, Voronezh State University of Engineering Technologies, 2016, no. 2, pp. 78—84 (in Russian).</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Бугаев Ю. В., Никитин Б. Е., Диоп А. Cужение множества Парето на основе информации о предпочтениях ЛПР // Воронежский государственный университет инженерных технологий. 2016. № 2. С. 78—84.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B6"><label>6.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">Nogin V. D. Narrowing of the Pareto set: an axiomatic approach, Moscow, FIZMATLIT, 2016, 249 p. (in Russian).</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Ногин В. Д. Сужение множества Парето: аксиоматический подход. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2016. 249 с.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B7"><label>7.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">Korneenko V. P. Methods of multicriteria narrowing and selection of objects based on relations with the k-th order of strict preference, Informacionnye Tehnologii, 2023, vol. 29, no. 9, pp. 457—466, DOI: 10.17587/it.29.457-466 (in Russian).</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Корнеенко В. П. Методы многокритериального сужения и выбора объектов, базирующиеся на отношениях с k-м порядком строгого предпочтения // Информационные технологии. 2023. Т. 29, № 9. С. 457—466. DOI: 10.17587/it.29.457-466.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B8"><label>8.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">Gaydamaka A. A., Chukhno N. V., Chukhno O. V., Samuilov K. E., Shorgin S. Ya. Formalization of the method of ranking alternatives for the process of group decision-making in the analysis of social networks, Informatics and its applications, 2019, vol. 13, no. 3, pp. 63—71, DOI: 10.14357/19922264190310 (in Russian).</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Гайдамака А. А., Чухно Н. В., Чухно О. В., Самуй- лов К. Е., Шоргин С. Я. Формализация метода ранжирования альтернатив для процесса группового принятия решений при анализе социальных сетей // Информатика и ее применения. 2019. Т. 13, № 3. С. 63—71. DOI: 10.14357/19922264190310.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B9"><label>9.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">Maltugueva G. S., Yurin A. Yu. Algorithm of collective choice based on generalized rankings for decision support, Modern technologies. System analysis. Modeling, 2009, no. 3 (23), pp. 57—62 (in Russian).</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Малтугуева Г. С., Юрин А. Ю. Алгоритм коллективного выбора на основе обобщенных ранжировок для поддержки принятия решений // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. 2009. № 3 (23). С. 57—62.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B10"><label>10.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">Mitra R., Basak J. Methods of case adaptation: A survey, International Journal of Intelligent Systems, 2005, vol. 20, no. 6, pp. 627—645.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Mitra R., Basak J. Methods of case adaptation: A survey // International Journal of Intelligent Systems. 2005. Vol. 20, N. 6. P. 627—645.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B11"><label>11.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">Kemeny J. G., Snell J. L. Mathematical Models in the Social Sciences, New York, University of Michigan, 1962. 168 p.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Kemeny J. G., Snell J. L. Mathematical Models in the Social Sciences. New York: University of Michigan, 1962. 168 p. [Русский перевод: Кемени Дж., Снелл Дж. Кибернетическое моделирование. Некоторые приложения. М.: Советское радио, 1972. 192 с.].</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B12"><label>12.</label><mixed-citation>Plaza E., Arcos J. L. Constructive Adaptation, LNCS, 2002, vol. 2416, pp. 306—320.</mixed-citation></ref><ref id="B13"><label>13.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">Chiclana F., Tapia G. J., Moral M. J., Herrera-Viedma E. A statistical comparative study of different similarity measures of consensus in group decision making, Inform. Sciences, 2013, vol. 221, pp. 110—123, DOI: 10.1016/j.ins.2012.09.014.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Chiclana F., Tapia G. J., Moral M. J., Herrera-Viedma E. A statistical comparative study of different similarity measures of consensus in group decision making // Inform. Sciences. 2013. Vol. 221. P. 110—123. DOI: 10.1016/j.ins.2012.09.014.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B14"><label>14.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">Yurin A. Yu. Methods of group selection for adaptation of solutions obtained as a result of reasoning based on precedents, Artificial intelligence and decision-making, 2013, no. 3, pp. 78—85 (in Russian).</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Юрин А. Ю. Методы группового выбора для адаптации решений, полученных в результате рассуждений на основе прецедентов // Искусственный интеллект и принятие решений. 2013. № 3. C. 78—85.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B15"><label>15.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">Gilev D. V., Loginovsky O. V. Model of integral assessment of the effectiveness of management of a medical organization based on a mathematical approach, Applied mathematics and management issues, 2022, no. 4, pp.108—122 (in Russian).</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Гилев Д. В., Логиновский О. В. Модель интегральной оценки эффективности управления медицинской организацией на основе математического подхода // Прикладная математика и вопросы управления. 2022. № 4. С. 108—122. DOI:10.15593/2499-9873/2022.4.06.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B16"><label>16.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">Rameev O. A. Fundamentals of the theory of decision— making in organizational management systems, Moscow, Hotline — Telecom, 2023, 288 p. (in Russian).</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Рамеев О. А. Основы теории принятия решений в организационных системах управления. М.: Горячая линия — Телеком, 2023. 288 с.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B17"><label>17.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">Belton V., Stewart T. J. Multiple criteria decision analysis. An integrated approach, Boston, Cluwer, 2003, 374 p.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Belton V., Stewart T. J. Multiple criteria decision analysis. An integrated approach. Boston: Cluwer, 2003. 374 p.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B18"><label>18.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">Korneenko V. P. Methodology of multicriteria synthesis of effective structure of a product with a multilevel structure according to unequal indicators presented in various scales of measurement, Proceedings of the 13th International Conference "Management of the development of large-scale systems" (MLSD’2020, Moscow), Moscow, IPU RAS, 2020, pp. 337—340, DOI: 10.25728/mlsd.2020.0337 (in Russian).</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Корнеенко В. П. Методика многокритериального синтеза эффективной структуры изделия с многоуровневой структурой по неравноважным показателям, представленных в различных шкалах измерения // Труды 13-й Международной конференции "Управление развитием крупномасштабных систем" (MLSD’2020, Москва). М.: ИПУ РАН, 2020. С. 337—340. DOI: 10.25728/mlsd.2020.0337.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B19"><label>19.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">Lopukhin M. M. "PATTERN" a method of planning and forecasting scientific work, Moscow, Soviet Radio, 1971, 160 p. (in Russian).</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Лопухин М. М. "ПАТТЕРН" — метод планирования и прогнозирования научных работ. М.: Советское радио, 1971. 160 с.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B20"><label>20.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">Saaty T. Decision-making with dependencies and feedbacks: Analytical networks, Moscow, LKI, 2008, 360 p. (in Russian).</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Саати Т. Принятие решений при зависимостях и обратных связях: Аналитические сети. М.: ЛКИ, 2008. 360 с.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B21"><label>21.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">Keeney R. L., Raiffa H. Decisions with Multiple Objectives: Preferences and Value Trade-Offs, New York, John Wiley, 1976, 569 p.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Keeney R. L., Raiffa H. Decisions with Multiple Objectives: Preferences and Value Trade-Offs, New York, John Wiley, 1976. 569 p.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B22"><label>22.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">Korneenko V. P. Multicriteria ranking and selection in rank gradations of objects measured in different types of scales, Applied Mathematics and management issues, 2023, no. 4, pp. 55—59, DOI: 10.15593/2499-9873/2023.4.03 (in Russian).</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Корнеенко В. П. Многокритериальное ранжирование и выбор в ранговых градациях объектов, измеренных в разнотипных шкалах // Прикладная математика и вопросы управления. 2023. № 4. С. 55—59. DOI: 10.15593/2499-9873/2023.4.03.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B23"><label>23.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">Korneenko V. P. Method of constructing the resulting scale for objects in ordinal scales, taking into account their expert probability, Management of large systems, 2021, Release 94, pp. 95—115, DOI: 10.25728/ubs.2021.94.5 (in Russian).</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Корнеенко В. П. Метод построения результирующей шкалы для объектов в порядковых шкалах с учетом их экспертной вероятности // Управление большими системами. 2021. Выпуск 94. С. 95—115. DOI: 10.25728/ubs.2021.94.5.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B24"><label>24.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">Korneenko V. P. Method of constructing a resultant scale in the tasks of multi-criteria evaluation of objects with an interval data type, Informacionnye Tehnologii, 2024, no. 4, pp. 171—183, DOI: 10.17587/it.30.171-183 (in Russian).</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Корнеенко В. П. Метод построения результирующей шкалы в задачах многокритериального оценивания объектов с интервальным типом данных // Информационные технологии. 2024. № 4 (2024). С. 171—183. DOI: 10.17587/it.30.171-183.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B25"><label>25.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">Zagoruiko N. G. Applied methods of data and knowledge analysis, Novosibirsk, Publishing House of the Institute of Mathematics, 1999, 270 p. (in Russian).</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Загоруйко Н. Г. Прикладные методы анализа данных и знаний. Новосибирск: Изд-во Ин-та математики, 1999. 270 с.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B26"><label>26.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">Pfanzsagl J. Theory of measurement, Berlin, Heidelberg, Spriger-Verlag, 1971, 235 p.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Pfanzsagl J. Theory of measurement. Berlin, Heidelberg: Spriger-Verlag, 1971. 235 p.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B27"><label>27.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">Lemeshko B. Y. Criteria for testing hypotheses about uniformity. Application guide, Moscow, INFRA-M, 2017, 207 p. (in Russian).</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Лемешко Б. Ю. Критерии проверки гипотез об однородности. Руководство по применению. М.: ИНФРА-М, 2017. 207 с.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B28"><label>28.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">Vasin A. A., Krasnoshchekov P. S., Morozov V. V. Research of operations, Moscow, Akademiya, 2008, 464 p. (in Russian).</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Vasin A. A., Krasnoshchekov P. S., Morozov V. V. Research of operations. Moscow: Akademiya. 2008. 464 p.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B29"><label>29.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">Kendall M. G. Rank correlation methods, New York, Oxford University, 1990, 260 p.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Kendall M. G. Rank correlation methods. New York: Oxford University. 1990. 260 p.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B30"><label>30.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">Korneenko V. P. The method of the approximation matrix for the formation of weights of objects in multi-criteria selection problems, Bulletin of Cybernetics, 2021, no. 1 (41), pp. 51—62, DOI: 10.34822/1999-7604-2021-1-51-62 (in Russian).</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Корнеенко В. П. Метод аппроксимационной матрицы формирования весов объектов в многокритериальных задачах выбора // Вестник кибернетики. 2021. № 1 (41). С. 51—62. DOI: 10.34822/1999-7604-2021-1-51-62.</mixed-citation></citation-alternatives></ref></ref-list></back></article>
