Рассмотрен вопрос принятия решений в условиях неопределенности с количественной оценкой предпочтений. Разработана методика выбора предпочтения, позволяющая путем преобразования различных показателей эффективности к безразмерным величинам последующей их весовой обработкой, решать многокритериальные задачи, которые возникают при управлении сетью обмена данными ВВС.

Як основу для прийняття управлінських рішень запропоновано метод оцінки ефективності варіантів проекту за умов м'яких обмежень на терміни початку та завершення проекту та нечітких тривалостей операцій.

Визначено лінгвістичну ймовірність n-го твердження, якщо є значення лінгвістичних ймовірностей, одержаних від експерта.

Изложены основные понятия теории нечетких множеств и рассмотрены прикладные задачи проектирования, управления и обработки информации, решаемые с ее помощью. Освещены методы и алгоритмы решения задач макропроектирования с использованием экспертной информации. Описаны принципы построения и алгоритмы функционирования системы поддержки принятия решений, построенной на основе логико-лингвистического подхода. Приведены методы и алгоритмы решения задач нечеткой кластеризации и нечеткой идентификации.

С использованием средств инженерии знаний, а также на базе введенных разноуровневых по структурной сложности алгоритмических квантах знаний (РАКЗ) в виде формализованных порций информации с соответствующим содержанием (семантикой) предложен новый квантовый подход к проблеме принятий решений и управления в условиях неопределенности. Обоснована возможность создания эффективных РАКЗ-методов и РАКЗ-моделей представления и компьютерного манипулирования квантами знаний в строго формализованных классах алгоритмических квантовых структур разнотипной информации. С использованием РАКЗ-методов проанализирована эффективность реализации принципа причинно-следственного вывода решений посредством базы квантов знаний, синтезируемой при обучении в форме системы импликативных и функциональных закономерностей по выборочным знаниям для данной предметной области.

Освещены основы теории множеств, рассмотрены нечеткие множества, отношения и отображения, а также их операции. Проанализирована природа нечеткости и неопределенности в задачах автоматизированного управления и принятия решений. Представлены основные подходы к эффективному решению задач математического программирования в нечетких исходных условиях. Изложены теоретические основы принятия решений при нечетком отношении предпочтения на множестве альтернатив.

Наведено методологію проектування системи підтримки прийняття рішень (СППР) на підставі застосування сучасних комп'ютерних технологій, класичних і похідних критеріїв теорії прийняття рішень (ПР), декомпозиції багатоетапних дерев рішень для побудови відповідних матриць рішень, теорії нечітких множин і дослідження операцій. Запропоновано класифікацію СППР за призначенням, здатністю приймати рішення в реальному часі, використанням методів математичної формалізації процесів ПР, ступенем автоматизації процесів ПР у людино-машинних системах, видами програмно-апаратної реалізації.

Приведена методология проектирования системы поддержки принятия решений (СППР) на основе применения современных компьютерных технологий, классических и производных критериев теории принятия решений (ПР), декомпозиции многоэтапных древ решений с целью построения соответствующих матриц решений, теории нечетких множеств и исследования операций. Предложена классификация СППР по назначению, способности принимать решения в реальном времени, использованию методов математической формализации процессов ПР, степени автоматизации процессов ПР в человеко-машинных системах, видам программно-аппаратной реализации.

Розглянуто проблеми дослідження динамічних ситуацій, характерних для технічних систем, і концептуальний підхід до прийняття рішень щодо їх ефективного функціонування. Здійснено формалізацію динамічних ситуацій і для кожної з них створено відповідний інструментарій на базі теорії прийняття рішень за умов невизначеності. Наведено аналітичні вирази для оптимальних керівних впливів та оптимальних траєкторій реалізації процесів функціонування технічних систем.

Запропоновано й обгрунтовано метод моделювання процесів прийняття рішень за умов невизначеності. Метод орієнтований на використання гібридних моделей, простий в алгоритмізації, забезпечує високу достовірність рішень, що приймаються. Наведено приклади практичних реалізацій.

Запропоновано алгоритми оптимізації багатокритеріальної задачі прийняття рішень за умов нечіткості цілі й оцінки прийнятих рішень, які можна використовувати на промислових підприємствах.

Запропоновано загальний підхід і методи системного узгодженого розвитку послідовності взаємопов'язаних задач: формування множини цільових функцій за емпіричними даними за умов концептуальної невизначеності; визначення множини Парето з умов раціонального взаємного узгодження множини значень цільових функцій та області їх визначення; багатокритеріального вибору раціонального розв'язку на множині Парето з умов компромісу суперечливих цілей. Внаслідок цього відкриваються нові можливості знаходження раціонального компромісу в багатокритеріальних задачах концептуального проектування, ситуаційного прогнозування, інноваційного планування.

Описано систематизований підхід до проектування інтелектуальної системи підтримки рішень, що базується на класі нечітких нейронних мереж, побудованих на загальній моделі нейронної мережі. Нечіткі нейронні мережі можуть представляти формалізовано кількісну та якісну інформацію, де описано складні багатовимірні системи та процеси прийняття рішень. Наведено результати тестів та практичного застосування нечітких нейронних систем для прийняття рішень у стратегічному менеджменті та визначенні стратегії розвитку виробництва.

Індекс рубрикатора НБУВ: З810.415

Рубрики:

Нечіткі моделі прийняття рішень

Шифр НБУВ: Ж24036 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Розроблено метод виведення розв'язків у експертних системах для умов, коли правила бази знань можуть містити нечіткі потокові графи як розділ посилань або розділ висновків.

Розглянуто проблему дезифікації нечіткого числа на базі декомпозиційного представлення, що враховує стратегію прийняття рішення особою, яка приймає рішення. Показано деякі переваги такого підходу та запропоновано метод підвищення ступеня чіткості усередненого представника нечіткого числа за допомогою зміни вагових коефіцієнтів рівневих множин.

Розглянуто питання агрегації та узагальнення значень у практичних задачах прийняття рішень. Запропоновано метод агрегації значень, який грунтується на теорії нечітких множин. Визначення агрегованого значення полягає у дефазифікації нечіткої множини, що побудована за значеннями оцінок, що агрегуються, та за їх ваговими коефіцієнтами як ступенями належності.

Рассмотрен метод логического вывода в логико-лингвистической продукционной модели процесса принятия решений при определении параметров планируемого перехвата, основанный на нечетких моделях логических выводов Мамдани и Такаги-Сугено.

Запропоновано метод обчислювання чіткого еквівалента нечіткої множини значень ступеня досягнення цілі за умов нечіткості множини її підцілей. Використання його для кожної цілі, що входить до ієрархії цілей, дозволяє розв'язати задачу підтримки прийняття рішень за умов нечіткості структури бази знань. Вихідними даними, які визначає експерт, є оцінки коефіцієнтів належності та неналежності кожної підцілі множині безпосередніх підцілей. Метод можна застосовувати також за умов нечіткості множини критеріїв для обчислювання рейтингів альтернатив.

Проведено дослідження та виявлено умови появи реверсу рангів у методах дистрибутивного, ідеального та мультиплікативного синтезу методу аналізу ієрархій, а також групового врахування бінарних відношень переваг альтернатив для випадків додавання альтернативи, еквівалентної до існуючої, неоптимальної альтернативи та альтернативи, оптимальної за одним із критеріїв. Наведено графіки залежностей частоти появи реверсу рангів від кількості альтернатив для різних ваг критеріїв.

Розглянуто проблему невизначеності в задачах прийняття рівнянь. Припущено, що особа, яка приймає рішення, завжди має деяке відношення переваги на наслідках своїх дій. Наведено необхідну та достатню умови існування невизначеності у задачі прийняття рішення для непараметричної ситуації.