1 .Айзерман, М. А. Элементы теории выбора, псевдокритсрии и псевдокритериальный выбор / М. А. Айзерман, В. М. Вольский, Б. М. Литваков. — М.: ИПУ РАН, 1994.
2. Карпенко, А. II. Популяционные методы аппроксимации множества Парето в задаче многокритериальной оптимизации / А. 11. Карпенко, А. С. Семенихин, Е. В. Митина // Наука и образование. — 2012. — № 4 [Электронный ресурс] URL: http://technomag.edu.ru/ file/out/505 243 (дата обращения: 17.02.2014).
3. Карпенко, А. II. Распределенная программная система для построения множества Парето в задаче многокритериальной оптимизации динамических систем с использованием параллельного генетического алгоритма / А. П. Карпенко, В. А. Овчинников, А. С. Семенихин // Наука и образование. — 2008. — № 7 [Электронный ресурс) URL: http://technomag.bmstu.iTi/doc/98 973.html (датаобращения: 17.02.2014).
4. Ларичев, О. И. Теория и методы принятия решений: учебник для вузов. — М.: Университетская книга; Логос, 2006.
5. Новиков, Д. А. Введение в теорию управления образовательными системами. — М.: Эгвес, 2009.
6. Ногин, В. Д. Принятие решений в многокритериальной среде: количественный подход. — М.: Физматлит, 2005.
7. Орлов, А. И. Организационно-экономическое моделирование: теория принятия решений: учебник. — М.: КноРус, 2013.
8. Подиновский, В. В. Новые многокритериальные решающие правила в теории важности критериев / В. В. Подиновский, О. В. Подиновская // Доклады академии наук. -2013. — Т. 451. № 1.
9. Соболь, И. М. Выбор оптимальных параметров в задачах со многими критериями / И. М. Соболь, Р. Б. Статников. — М.: Дрофа, 2006.
10. Konak, А., Сок, D. W., Smith, А. Е. Multi-Objective Optimization Using Genetic Algorithms // IE Working Paper 05−008. — Rutgers State University of New Jersey, 2005 [Электронный ресурс] URL: http://www.ise.rutgers.edu/resource/research_paper/ paper05−008.pdf (дата обращения: 17.02.2014).
