Liniowa Cząstkowa Informacja

Liniowa cząstkowa informacja (ang. linear partial information, LPI) – metoda podejmowania decyzji bazujących na niepełnej informacji. Teoria LPI została opracowana w roku 1970 przez polsko-szwajcarskiego matematyka Edwarda Koflera (1911 - 2007) dla uproszczenia procesów decyzyjnych. W porównaniu z innymi metodami system LPI jest prostszy algorytmicznie i bardziej praktyczny, szczególnie w procesach decyzyjnych. Zamiast stosowania często wątpliwych funkcji charakterystycznych decydent linearyzuje jakikolwiek element niepewności przez wprowadzenie liniowych ograniczeń elementów niepewności: rozkładów prawdopodobieństw albo średnich ważonych. W procesie LPI decydent linearyzuje wszelkie elementy niepewności zamiast wprowadzać funkcje charakterystyczne. Linearyzacji dokonuje się przez wprowadzanie stochastycznych lub niestochastycznych zależności LPI. Układy mieszane składające się ze stochastycznych i niestochastycznych elementów niepewności są najczęściej podstawą procesu LPI. Stosując metodę LPI można rozwiązać niepewną sytuację decyzyjną opierając się na liniowej logice rozmytej.