Многокритериальный выбор и принятие решений на основе экспертных знаний и нечеткого распознавания ситуаций

Многокритериальный выбор и принятие решений на основе экспертных знаний и нечеткого распознавания ситуаций

Автор: Кузьменко, Оксана Леонидовна

Шифр специальности: 05.13.17

Научная степень: Кандидатская

Год защиты: 2008

Место защиты: Таганрог

Количество страниц: 175 с.

Артикул: 4244364

Автор: Кузьменко, Оксана Леонидовна

Стоимость: 250 руб.

Многокритериальный выбор и принятие решений на основе экспертных знаний и нечеткого распознавания ситуаций  Многокритериальный выбор и принятие решений на основе экспертных знаний и нечеткого распознавания ситуаций 

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
1. АНАЛИЗ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ, СИСТЕМ И МОДЕЛЕЙ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ НЕЧЕТКИХ ИСХОДНЫХ ДАННЫХ
1.1. Способы учета факторов неопределенности и субъективности в процессе принятия управленческих решений.
1.2. Использование нечетких множеств для описания ситуаций и представления знаний экспертов в задачах принятия решений.
1.3. Анализ информационных процессов, систем и моделей нечеткого логического вывода
1.4. Выводы по главе 1
2. РАЗРАБОТКА МЕТОДА И АЛГОРИТМА МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОГО ВЫБОРА УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ ПРИ НЕЧЕТКИХ ИСХОДНЫХ ДАННЫХ
2.1. Методы и алгоритмы многокритериального выбора лучших решений.
2.2. Разработка метода и алгоритма многокритериального выбора решений с учетом нечетких предпочтений нескольких экспертов.
2.3. Оценка эффективности процедуры многокритериального выбора решений с учетом нечетких предпочтений нескольких экспертов.
2.4. Выводы по главе 2
3. РАЗРАБОТКА КЛАССИФИКАЦИОННОЙ МОДЕЛИ И МЕТОДА ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ НА ОСНОВЕ НЕЧЕТКОГО РАСПОЗНАВАНИЯ СИТУАЦИЙ
3.1. Виды классификационных моделей принятия решений и их особенности.
3.2. Этапы построения классификационной модели и метода принятия решений на основе нечеткого распознавания ситуаций
3.3. Разбиение множества нечетких описаний ситуаций на классы.
3.4. Отыскание эталонного представителя класса нечетких ситуаций.
3.5. Выводы по главе 3
4. ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ ВЫБОРА И ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ УПРАВЛЕНИИ ПРОИЗВОДСТВЕННЫМ ПРЕДПРИЯТИЕМ.
4.1. Необходимость учета в моделях принятия решений специфики деятельности предприятий
4.2. Применение классификационного метода для распознавания текущего состояния предприятия.
4.3. Многокритериальный выбор лучшей альтернативы при управлении производственным предприятием.
4.4. Компьютерная поддержка процедур выбора лучших решений
4.5. Выводы по главе 4
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
ПРИЛОЖЕНИЯ.
ВВЕДЕНИЕ
Актуальность


Рассмотрим различные типы личностных неопределенностей, а также методы и модели, их уменьшающие и учитывающие субъективность на различных этапах ПР. Как было сказано выше, одна из неопределенностей связана с большим количеством возможных вариантов достижения цели (решений, альтернатив), которая, в свою очередь, порождает субъективность в выборе варианта решения. Снижение такой неопределенности может быть достигнуто за счет оценки некой вычислительной системой каждого варианта решения с учетом предпочтений ЛПР и их ранжирования, на основании которого некоторые варианты могут быть исключены из рассмотрения [, ]. Также прямое отношение к проблеме неопределенности имеет полнота набора критериев и степень их важности для оценки альтернатив. Зачастую ЯПР стремится учесть как можно больше критериев, полагая тем самым увеличить точность решаемой задачи, но, в случае неправильного подбора и учета критериев, это может привести к ошибочному решению. Таким образом, набор критериев определяется как требованиями решаемой задачи, так и, не в меньшей степени, предпочтениями ЛПР. При этом критерии ЛПР могут резко отличаться от общепринятых. Методы, позволяющие избавиться от неопределенности оценки «весов» критериев рассматриваются в [, ]. Следующий вид неопределенности связан с выбором математических моделей, используемых при поддержке принятия управленческих решений. Конечно же, конкретный метод выбирается в зависимости от характера данных и особенности задачи. Но в реальной практике ограничения ЛПР в свободе выбора математической модели и аппарата ее описания связаны не столько с природой задачи, сколько с его знаниями, опытом и пристрастиями. Человек}' свойственно минимизировать свои усилия, поэтому в первую очередь он выберет хорошо известный ему метод или модель. При этом выбранные математические модели и методы для оценки управленческих решений могут давать неверные решения. Результаты таких точных математических методов следует воспринимать лишь как рекомендации для последующей оценки ЛПР. Ниже представлены некоторые модели, уменьшающие степень неопределенности и учитывающие связанную с ней субъективность при оценке возможных вариантов решений (альтернатив). Модели, использующие субъективную вероятность, учитывают субъективную степень уверенности ЛПР, соответствующую его знаниям и опыту, в истинности (или ложности) предложенного ему утверждения. Модели, использующие многокритериальные функции предпочтения ЛПР [, ]. Функция предпочтения обычно имеет вид отображения множества альтернатив в числовую ось. Модель оценки с помощью функций предпочтения ЛПР является сверткой, позволяющей поставить в соответствие каждому элемент)' множества оценивающее его число (лучшей альтернативе приписывается большее число). При использовании многокритериальной функции предпочтения ЛПР должен обладать немалым опытом и знаниями, уметь осуществлять анализ ситуации по критериям, прогнозировать динамику событий, уметь строить базовые шкалы, выбирать критерии и оценивать их важность, ну и в конечном итоге, строить функции предпочтения. Модели, использующие нечеткие множества, с этой точки зрения, не содержат столь жестких требований. Здесь также оценка фактора неопределенности зависит от субъективной оценки, но субъективное представление ЛПР о характере какого-либо процесса или свойствах некоторого объекта выражается функцией принадлежности к некоторому множеству. Причем у каждого специалиста эта функция может иметь различный вид. Преимущество этих моделей в том, что при нечетком подходе аналитическое описание процесса может не делаться. Нечеткие множества используются там, где алгоритмы управления не сложны и могут быть описаны простыми правилами, точное определение параметров не нужно или невозможно. Подробнее о преимуществах нечетко-множсственного подхода — в разделе 1. Выше под личными качествами подразумевались опыт ЛПР, его знания, компетентность, понимание полезности решения, но не менее важными является и психология его мышления, принадлежность тому или иному психологическому типу.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

28.06.2016

+ 100 бесплатных диссертаций

Дорогие друзья, в раздел "Бесплатные диссертации" добавлено 100 новых диссертаций. Желаем новых научных ...

15.02.2015

Добавлено 41611 диссертаций РГБ

В каталог сайта http://new-disser.ru добавлено новые диссертации РГБ 2013-2014 года. Желаем новых научных ...


Все новости

Время генерации: 0.269, запросов: 244