Poniżej znajduje się całkiem ciekawie opisany problem wielokryterialnego wspomagania decyzji. Temat dotyczy metody UTA - ważne przy wielokryterialnym wspomaganiu decyzji, Trochę trąci to sztuczną inteligencją, ale zapraszam do lektur. Opis zagadnienia na bazie opracowania i testu laboratyjnego.

Do rozwiązania problemu posłużymy się metodą UTA reprezentującą klasę metod wielokryterialnego wspomagania decyzji, które stosują GMPD (Globalny Model Preferencji Decydenta) w postaci funkcji użyteczności.
Metoda UTA (UTilité Additive) polega na wybraniu spośród pełnego zbioru wariantów decyzyjnych A pewnego podzbioru  , zwanego zbiorem referencyjnym. Warianty ze zbioru referencyjnego powinny być znane decydentowi (powinien on znać je na, tyle, aby móc je porównać parami), a jednocześnie powinny być dość zróżnicowane, by jak najlepiej reprezentować pełen zbiór A. Decydent określa na zbiorze   pre-porządek zupełny, tj. takie uporządkowanie, że dla dowolnych dwóch wariantów  , zachodzi jedna z poniższych relacji:

przy czym relacja P jest relacją preferencji i mówi, że jeśli  , to wariant a jest lepszy od wariantu b, natomiast relacja I jest relacją nierozróżnialności i mówi, że dwa warianty będące w tej relacji są nierozróżnialne pod względem oceny. Relacja P jest antysymetryczna i przechodnia, relacja I jest zwrotna, symetryczna i przechodnia.
Dzięki takiemu uporządkowaniu zbioru   otrzymujemy ranking, który stanowi informację preferencyjną pochodzącą od decydenta. Na jej podstawie będzie skonstruowany GMPD w postaci funkcji użyteczności. Rozwiązaniem problematyki porządkowania będzie uszeregowanie wszystkich wariantów ze zbioru A według wartości funkcji użyteczności (od największej do najmniejszej). Centralnym problemem w tej metodzie jest, zatem konstrukcja funkcji użyteczności reprezentującej preferencje decydenta.