Методы и программные средства поддержки выбора решений на основе прямого и обратного нечеткого оценивания

• Автор: Федулов, Ярослав Александрович
• Шифр специальности: 05.13.11
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2015
• Место защиты: Смоленск
• Количество страниц: 157 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
1. АНАЛИЗ МЕТОДОВ, МОДЕЛЕЙ И ПРОГРАММНЫХ СРЕДСТВ ПОДДЕРЖКИ ВЫБОРА РЕШЕНИЙ НА ОСНОВЕ НЕЧЕТКОГО ОЦЕНИВАНИЯ
1.1. Анализ задач и методов оценки и выбора альтернатив решений
1.2. Многокритериальное оценивание альтернатив на основе методов прямого нечеткого вывода
1.3. Анализ подходов к агрегированию результатов многокритериального нечеткого оценивания альтернатив решений
1.4. Анализ моделей и методов обратного нечеткого оценивания
1.5. Анализ подходов к созданию программных средств поддержки выбора решений на основе нечеткого оценивания
1.6. Постановка задач исследования
1.7. Выводы по разделу
2. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ ПРЯМОГО И ОБРАТНОГО НЕЧЕТКОГО ОЦЕНИВАНИЯ НА ОСНОВЕ НЕЧЕТКИХ ОЦЕНОЧНЫХ МОДЕЛЕЙ
ДЛЯ ПОДДЕРЖКИ ВЫБОРА РЕШЕНИЙ
2.1. Нечеткие оценочные модели для поддержки выбора решений
2.2. Методы прямого и обратного нечеткого оценивания
2.2.1 .Метод прямого нечеткого оценивания
2.2.2.Метод обратного нечеткого оценивания
2.3. Выводы по главе
3. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМОВ И ПРОГРАММНЫХ СРЕДСТВ ПОДДЕРЖКИ ВЫБОРА РЕШЕНИЙ НА ОСНОВЕ ПРЯМОГО И ОБРАТНОГО НЕЧЕТКОГО ОЦЕНИВАНИЯ
3.1. Разработка программных средств поддержки выбора решений на
основе прямого и обратного нечеткого оценивания
3.1.1. Проектирование модульной структуры разрабатываемых программных средств

3.1.2.Разработка интерфейса программных средств
3.1.3.Структура классов разрабатываемых программных средств
3.2. Разработка алгоритмов поддержки выбора решений на основе методов прямого и обратного нечеткого оценивания
3.2.1. Алгоритм оценки альтернатив решений
3.2.2.Алгоритм сравнительной оценки альтернатив решений
3.2.3.Алгоритм определения стратегий нечеткого оценивания альтернатив решений
3.2.4.Алгоритм определения вариантов решений (значений или диапазонов значений частных показателей) по заданному значению (диапазону значений) обобщенного показателя
3.2.5.Поиск наилучших решений (значений или диапазонов значений частных показателей), обеспечивающих требуемое значение (диапазон значений) выходного показателя
3.3. Методика оценки качества программных средств
3.4. Оценка сложности реализации, тестирование, аппаратные требования к разработанным программным средствам
3.5. Выводы по главе
4. ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ МЕТОДОВ И
ПРОЕРАММНЫХ СРЕДСТВ ПОДДЕРЖКИ ВЫБОРА РЕШЕНИЙ НА ОСНОВЕ ПРЯМОГО И ОБРАТНОГО НЕЧЕТКОГО ОЦЕНИВАНИЯ
4.1. Оценка эффективности использования разработанных методов и средств при анализе позиций фигур и выборе ходов в шахматных партиях
4.2. Оценка качества деятельности образовательных организаций
4.3. Анализ сложных лингвистических объектов
4.4. Выводы по главе
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
ПРИЛОЖЕНИЕ 1

ВВЕДЕНИЕ
Актуальность темы исследования. В настоящее время активно развиваются программные системы поддержки выбора решений. Среди факторов, которые стимулируют развитие этого класса программных систем, можно отметить повышение роли их использования для решения слабо структурированных и трудно формализуемых задач в условиях неопределенности, неточности, неполноты и несогласованности исходных данных, необходимости учета разнокачественных и динамически изменяющихся параметров. Эти особенности существенно усложняют процесс поддержки выбора решений с использованием существующих методов и программных средств.
В таких условиях важное значение приобретает разработка методов многокритериального оценивания сложных объектов и альтернатив решений. Развитию теории и методов многокритериальных систем поддержки выбора решений посвящены работы таких авторов, как О.И. Ларичев [63, 64], А.Н. Катулев [49], А.Б. Петровский [79, 81], H.A. Северцев [49], Э.А. Трахтенгерц [105],
А.И. Орлов [76], Е.С. Вентцель [34], R.L. Keeney, H. Raiffa [50], В. Roy [148], T.L. Saaty, K.P. Kearns [97, 149] и другие.
Необходимость учета неопределенности при решении задач многокритериального оценивания и поддержки выбора альтернатив является обоснованием использования методов и моделей теории нечетких множеств и нечеткой логики. В рамках данного направления созданию методов и моделей поддержки выбора решений, посвящены работы таких исследователей, как, А.Е. Алтунин [3], И.З. Батыршин [1], Л.С. Берштейн [71], А.Н. Борисов [11, 12], С.Я. Коровин [71], O.A. Крумберг [12], А.Н. Мелихов [71], Д.А. Поспелов [83], М.В. Семухин [3], В.Б. Силов [11, 99], R. Bellman [9, 124], E. Mamdani [144], М. Sugeno [152],
D. Dubuis, H. Prade [41], J.C. Bezdek, J.L. Castro, A. Kaufmann [54], H. Larsen, T. Takagi [154], T. Terano, Y. Tsukamoto, R. Yager [121], L.A. Zadeh [43, 44, 158] и другие.

является гауссовой (см. рисунок 1.1), то искомой входной функции принадлежности не существует.
Рисунок 1.1— Примеры задания функций принадлежности в нечетком уравнении
Впоследствии постановка Е. Санчеса была расширена путем задания нижней и верхней границ для результирующей функции принадлежности [150]. Однако и здесь возникает та же проблема: если все возможные результирующие функции принадлежности нечеткого уравнения при некотором значении выходной переменной хотя бы незначительно выходят за заданные границы, то решения обратной задачи не существует (см. рисунок 1.2).
Рисунок 1.2 - Иллюстрация выхода результирующей функции принадлежности
за заданные границы