АНАЛИЗ ПРАВИЛ КОМБИНИРОВАНИЯ ГРУППОВЫХ ЭКСПЕРТНЫХ ОЦЕНОК В КОНФЛИКТНЫХ СИТУАЦИЯХ

Размер: px
Начинать показ со страницы:

Download "АНАЛИЗ ПРАВИЛ КОМБИНИРОВАНИЯ ГРУППОВЫХ ЭКСПЕРТНЫХ ОЦЕНОК В КОНФЛИКТНЫХ СИТУАЦИЯХ"

Транскрипт

1 АНАЛИЗ ПРАВИЛ КОМБИНИРОВАНИЯ ГРУППОВЫХ ЭКСПЕРТНЫХ ОЦЕНОК В КОНФЛИКТНЫХ СИТУАЦИЯХ УДК 59 КОВАЛЕНКО Игорь Иванович дтн профессор кафедры программного обеспечения автоматизированных систем Национального университета кораблестроения им Макарова г Николаев Научные интересы: методы анализа данных прикладной системный анализ теория оптимальных решений системы поддержки принятия решений ШВЕД Алена Владимировна ктн старший преподаватель кафедры интеллектуальных информационных систем Черноморского государственного университета им Петра Могилы г Николаев Научные интересы: методы анализа данных математическое моделирование информационные технологии системы поддержки принятия решений ПУГАЧЕНКО Екатерина Сергеевна аспирантка старший лаборант кафедры программного обеспечения автоматизированных систем Национального университета кораблестроения им Макарова г Николаев Научные интересы: управление проектами моделирование организационных структур ВВЕДЕНИЕ При анализе групповых экспертных оценок эффективные результаты могут быть получены при правильном учете различных НЕ факторов (неполнота неопределенность нечеткость недостоверность неоднозначность и др что в свою очередь создает основу для выбора соответствующих подходов и методов обработки экспертной информации Так например теория вероятностей предназначена для оперирования шансами случайных событий при этом предполагается что все события являются хорошо определенными понятиями Неопределенность здесь связана только с тем с какими шансами может произойти случайное событие из полной группы таких событий Теория нечетких множеств предназначена для оперирования нечеткими концепциями которые лежат в основе формирования множеств элементов Неопределенность (неточность нечеткость здесь возникает при попытке отнести элементы к некоторым классам (множествам поскольку эти классы (множества являются нечеткими плохо определенными понятиями Вместе с тем в реальных условиях могут существовать и специфические формы НЕ факторов например комбинация неопределенности и нечеткости возникающие в процессе взаимодействия между суждениями экспертов Структура таких взаимодействий может иметь различных характер они могут быть согласованными совместимыми произвольными могут произвольным образом объединятся и пересекаться Для анализа указанных структур взаимодействий может быть использована теория свидетельств (теория Демпстера Шейфера ТДШ [ ] В основе данной теории лежит следующее концептуальное положение: основу анализа (множество альтернатив образует множество взаимно исключающих и исчерпывающих элементов (альтернатив Это трактуется как рассмотрение всех возможных элементов так и то что элементы должны быть уникально определены и отличимы друг от друга Однако на практике достичь взаимной исключаемости удается не

2 # 5 (0 всегда некоторые элементы могут в значительной степени перекрываться друг другом Поэтому выделить полностью различающиеся элементы не представляется возможным [] Математическим аппаратом позволяющим корректно оперировать с такого рода неопределенностями является теория правдоподобных и парадоксальных рассуждений (теория Дезера Смарандаке ТДС предложенная в работах [ ] Основной процедурой положенной в основу отмеченных теорий является комбинирование различных групп экспертных суждений характеризующихся различными структурами взаимодействий Правила комбинирования позволяют получать агрегированные (обобщенные экспертные оценки Вместе с тем проблемой такого комбинирования является то что могут возникать ситуации при которых пересечение некоторых групп экспертных суждений например i и j может быть пустым: i j Данная ситуация характеризуется наличием конфликта между экспертными оценками (суждениями свидетельствами ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ Целью работы является рассмотрение и анализ различных правил комбинирования групповых экспертных оценок с целью получения агрегированной оценки с учетом выбранной модели анализа в условиях наличия конфликта ИЗЛОЖЕНИЕ ОСНОВНОГО МАТЕРИАЛА В процессе экспертного оценивания могут возникать ситуации при которых эксперт выделяет и оценивает не все имеющиеся альтернативы а лишь некоторые из них Пусть имеется исходное множество альтернатив { i i n и группа экспертов { E j j m выполняющих оценивание В нотации математической теории свидетельств [ ] (модель Шейфера эксперт E j может сформировать систему подмножеств { l k j l k отражающих его предпочтения таких что l В рамках данной модели поддерживается предположение что множество А является множеством исчерпывающих и взаимоисключающих элементов Любое подмножество l может быть построено на основе правил: l { i экспертом E j выбрана одна альтернатива i l { i i p p < n экспертом E j выбрано p альтернатив i l { i i n эксперт затрудняется выбрать какую-либо из предложенных альтернатив (все альтернативы равнозначны В нотации теории правдоподобных и парадоксальных рассуждений [] (модель Дезера Смарандаке эксперт E может сформировать систему подмно- j жеств j { l l k k D отражающих его предпочтения таких что l D где D множество всех возможных подмножеств выделенных на множестве А В рамках данной модели поддерживается предположение что множество А является множеством исчерпывающих элементов Любое подмножество l может быть построено на основе правил []: l { i экспертом E j выбрана одна альтернатива i Если l s D то l s D и l s D те экспертом могут быть выделены любые подмножества построенные на множестве { i i n при помощи операторов и и их комбинаций По результатам экспертного опроса может быть сформирована система подмножеств { j j m отражающая выбор всех экспертов Каждому выделенному подмножеству l назначается основное назначение вероятности m ( l степень уверенности в том что лучший выбор находится в выделенном подмножестве [ ] m ( 0 m( 0 m ( l Для получения агрегированной (обобщенной оценки в рамках теории свидетельств используется правило комбинирования Демпстера в рамках теории правдоподобных и парадоксальных рассуждений ис- l 5

3 пользуется правило комбинирования Дезера Смарандаке Комбинированное основное назначение вероятности mds ( C согласно правилу Демпстера [] ( mds ( 0 ( C рассчитывается как mds ( C m( X m( X k X X XXC где X X выделенные экспертами и подмножества альтернатив соответствует множеству всех возможных подмножеств выделенных на множестве k степень конфликтности которая определяется как k m ( X m ( X X X XX Комбинированное основное назначение вероятности mdsm ( C согласно классическому правилу комбинирования Дезера Смарандаке [] ( C D определяется из выражения mdsm ( C m ( X m ( X X XD ( XXC Если уровень конфликта значителен то для агрегирования экспертных оценок может быть применено правило комбинирования PCR5 позволяющее перераспределить конфликтные основные назначения вероятности на подмножества вовлечённые в локальные конфликты [] Комбинированное основное назначение вероятности mpcr5 ( C согласно правилу перераспределения конфликтов PCR5 ( C D \{ рассчитывается из выражения mpcr5( C m( C m( X m( Y m( X m( Y ( m \{ ( X m( Y m( X m( Y YD X XY где m ( C комбинированная масса уверенности для подмножества C X Y рассчитанная на основе конъюнктивного консенсуса Рассмотрим ряд примеров иллюстрирующих различные подходы при расчете агрегированной оценки в условиях конфликтующих экспертных суждений (свидетельств Пример Пусть имеется множество альтернатив (основа анализа { и два эксперта выполняющих их оценивание В результате проведения экспертного опроса была сформирована система подмножеств { отражающая выбор экспертов и { представляет собой множество которое является совокупностью выделенных экспертом подмножеств { и { Экспертом было сформировано множество { где { и { На рисунке изображены выделенные экспертами и подмножества Выделенным подмножествам назначены основные назначения вероятности: m ( 0 m ( 06 m( 0 m ( 0 m( 0 m( 0 m ( 09 m( 0 Рисунок Выделенные экспертами и подмножества (пример Рассчитаем результирующее основное назначение вероятности m ( на основе правил комбинирования Демпстера Дезера Смарандаке и правила PCR5 В таблице представлены результирующие подмножества образованные путем пересечения выделенных экспертами подмножеств Коэффициент конфликтности для примера составил k m ( m ( m( m( m( m( m( m( 06*00*006*09 0*

4 # 5 (0 Таблица Степень пересечения выделенных экспертами подмножеств (пример Эксперт Эксперт ( i j { { { { При такой ситуации применение правила Демпстера невозможно тк уровень конфликта равен На основе классического правила комбинирования Дезера Смарандаке выделены результирующие подмножества: m ( 006 m ( 00 m ( 05 m ( 06 Как видно из таблицы в модели имеются локальных конфликта: Суммарное значение которых составляет Первый локальный конфликт m ( m( m( =06*0=006 пропорционально распределяется между выбором и выражением в соответствии с x y Тогда x = (006*0/07=00086 y = (006*06/07=005 Второй локальный конфликт m ( m( m( =00 пропорционально распределяется между выбором и в соответствии с выражением x y Тогда x = (00*0/05=0008 y = (00*0/05=00 Третий локальный конфликт m( m( m( =06*09=05 пропорционально распределяется между выбором и в соответствии с выражением x y Тогда x = (05*06/5=06 y = (05*09/5=0 Четвертый локальный конфликт m( m( m( =0*09=06 пропорционально распределяется между выбором и выражением в соответствии с x y Тогда x = (06*09/=09 y = (06*0/=0 Результирующие основные назначения вероятности в соответствии с правилом PCR5: m ( m( = =006 = =067 6 m( m( =0+0+09=057 =0+00+0=0 m ( i i Пример Пусть имеется множество альтернатив (основа анализа { и два эксперта выполняющих их оценивание В результате проведения экспертного опроса была сформирована система подмножеств { отражающая выбор экспертов и { представляет собой множество которое является совокупностью выделенных экспертом подмножеств { и { Экспертом было сформировано множество { где { { и { На рисунке изображены выделенные экспертами и подмножества Рисунок Выделенные экспертами и подмножества (пример 7

5 Выделенным подмножествам назначены основные назначения вероятности: m( 0 m( 0998 m( 0998 m( 0 m( 0 m( 000 m( 000 m( 000 Рассчитаем результирующее основное назначение вероятности m ( на основе правил комбинирования Демпстера Дезера Смарандаке и правила PCR5 В таблице представлены результирующие подмножества образованные путем пересечения выделенных экспертами подмножеств Таблица Степень пересечения выделенных экспертами подмножеств (пример Эксперт Эксперт ( i j { { { { { { Коэффициент конфликтности для примера составил k m( m( m( m( m( m( m( m( m( m( 0998* * *000000* * Результирующие основные назначения вероятности: =(099600*0998/996=09800 Тогда x = y Правило Демпстера: Второй локальный конфликт m ( m( m ( m ( m( m( = пропорционально распределяется между выбором и в соответствии с вы- 000*000/ ( / ражением Классическое правило комбинирования x y Дезера Смарандаке: m ( m( = Тогда x = (0998*000996=00099 y = m ( = (000*000996= m( = m ( Третий локальный конфликт m( = m( = m( m( = пропорционально распределяется между выбором и в соответствии с вы- Как видно из таблицы в модели имеются 5 локальных конфликтов: ражением Суммарное значение которых соответствует значению коэффи x y циента конфликтности k Тогда x =( *0998/0999= y Первый локальный конфликт m ( =( *000/0999= m( m( = пропорционально распределяется между выбором и в соответствии с вы- m( m( = пропорционально распреде- Четвертый локальный конфликт m( ражением ляется между выбором и в соответствии с выражением x y

6 # 5 (0 x y Тогда x =(000*000000/000= y =(000*000000/000= = Пятый локальный конфликт m( m( m( = пропорционально распределяется между выбором и Учитывая что m( m( то x5 x и y5 y Результирующие основные назначения вероятности полученные на основе правила PCR5: m ( = =09999 m ( = = m ( = = m ( = = Пример Пусть имеется множество альтернатив (основа анализа { и два эксперта выполняющих их оценивание В результате проведения экспертного опроса была сформирована система подмножеств { отражающая выбор экспертов и { представляет собой множество которое является совокупностью выделенных экспертом подмножеств { и { Экспертом было сформировано множество { где { и { На рисунке изображены выделенные экспертами и подмножества Рисунок Выделенные экспертами и подмножества (пример Выделенным подмножествам назначены основные назначения вероятности: m( 0 m( 099 m ( 099 m( 0 m ( 00 m( 0 m( 0 m( 00 Рассчитаем результирующее основное назначение вероятности m ( на основе правил комбинирования Демпстера Дезера Смарандаке и правила PCR5 В таблице представлены результирующие подмножества образованные путем пересечения выделенных экспертами подмножеств Коэффициент конфликтности для примера составил k m( m( m( m( m( m( 099*099 00* * Таблица Степень пересечения выделенных экспертами подмножеств (пример Эксперт Эксперт ( i j { { { { { Результирующие основные назначения вероятности: Правило Демпстера: m ( m ( m ( 00*00/ ( / 0000 Классическое правило комбинирования Дезера Смарандаке: m ( 0000 m( =0980 m ( =00099 m ( =00099 Правило перераспределения конфликтов PCR5: m( m( m( =0 9

7 m( ВЫВОДЫ В статье рассмотрен ряд правил комбинирования на основе конъюнктивного консенсуса которые позволяют получать агрегированные оценки в условиях противоречивой экспертной информации Рассмотренные примеры и полученные результаты дают возможность сформулировать следующие утверждения: Правило комбинирования Демпстера относит назначения вероятности связанные с конфликтующими подмножествами к пустому множеству и использует их только для нормализации полученных результатов В случае значительного конфликта это приводит к некорректным (неправдоподобным результатам Правило Демпстера может быть использовано при условии незначительного конфликта если суждения экспертов признаны согласованными и количественное значение полного незнания (основного назначения вероятности отнесенного множеству { n намного меньше суммарного назначения вероятности относящейся ко всем выделенным подмножествам Правило комбинирования Дезера Смарандаке показывает лучшие результаты по сравнению с правилом Демпстера так как позволяет получать более полную информацию о характере взаимодействия экспертных суждений (в процессе анализа образуются результирующие подмножества экспертных суждений не только на основе операции как в теории свидетельств но и при помощи операции а также корректно обращаться с неопределенными (эксперт затрудняется с выбором парадоксальными и противоречивыми данными Степень неопределенности возрастает с ростом массы уверенности (основного назначения вероятности отнесенной к множеству { n доля парадоксальности возрастает с ростом m ( n Классическое правило комбинирования Дезера Смарандаке позволяет обрабатывать экспертные суждения в ситуации когда конфликтная масса уверенности достигает но при этом возможна ситуация при которой не будет выделено результирующих одноэлементных подмножеств соответствующих исходным альтернативам Правило комбинирования PCR5 перераспределяет основное назначение вероятности отнесенное к пустому множеству на подмножества вовлечённые в конфликт пропорционально основным назначениям вероятности этих подмножеств Это свойство позволяет корректно обращаться с обобщенной массой уверенности (основному назначению вероятности отнесенной к пустым пересечениям Правило комбинирования PCR5 позволяет обрабатывать экспертные суждения в ситуации когда конфликтная масса уверенности достигает при этом будут рассчитаны комбинированные основные назначения вероятности для всех выделенных экспертами подмножеств включая одноэлементные ЛИТЕРАТУРА: eynon M The Dempster Shafer theory of evidence: an alternative approach to multicriteria decision modeling / Malcolm eynon ruce Curry Peter Morgan // Omega 000 Vol 8 P 7 50 Shafer Glenn mathematical theory of evidence / Glenn Shafer Princeton: Princeton University Press p ISN Smarandache Florentin dvances and applications of DSmT for Information Fusion Vol / F Smarandache J Dezert Rehoboth: merican Research Press 00 8 p ISN Smarandache Florentin dvances and applications of DSmT for Information Fusion Vol / F Smarandache J Dezert Rehoboth: merican Research Press p ISN

СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ АНАЛИЗА ЭКСПЕРТНЫХ ОЦЕНОК СЦЕНАРИЕВ

СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ АНАЛИЗА ЭКСПЕРТНЫХ ОЦЕНОК СЦЕНАРИЕВ Глава СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ АНАЛИЗА ЭКСПЕРТНЫХ ОЦЕНОК СЦЕНАРИЕВ.. Общие положения теории свидетельств и теории правдоподобных и парадоксальных рассуждений Для того, чтобы понять место данных теорий среди

Подробнее

ОЦЕНКА КАЧЕСТВА ПРОГРАММНЫХ ПРОДУКТОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ТЕОРИИ ДЕМПСТЕРА-ШЕЙФЕРА

ОЦЕНКА КАЧЕСТВА ПРОГРАММНЫХ ПРОДУКТОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ТЕОРИИ ДЕМПСТЕРА-ШЕЙФЕРА УДК 65.012:681.5.03 Коваленко И. И., Швед А. В. ОЦЕНКА КАЧЕСТВА ПРОГРАММНЫХ ПРОДУКТОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ТЕОРИИ ДЕМПСТЕРА-ШЕЙФЕРА У статті розглянуто алгоритм експертного оцінювання елементів і метричних

Подробнее

ВЫБОР РЕШЕНИЙ НА МНОЖЕСТВЕ ЭКСПЕРТНЫХ СВИДЕТЕЛЬСТВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ПРАВИЛ ПЕРЕРАСПРЕДЕЛЕНИЯ КОНФЛИКТОВ

ВЫБОР РЕШЕНИЙ НА МНОЖЕСТВЕ ЭКСПЕРТНЫХ СВИДЕТЕЛЬСТВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ПРАВИЛ ПЕРЕРАСПРЕДЕЛЕНИЯ КОНФЛИКТОВ 74 УДК 519.816 Игорь КОВАЛЕНКО igor.kovalenko@nuos.edu.ua Екатерина АНТИПОВА rinaredka@gmail.com Сергей БОРДУН г. Николаев ВЫБОР РЕШЕНИЙ НА МНОЖЕСТВЕ ЭКСПЕРТНЫХ СВИДЕТЕЛЬСТВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ПРАВИЛ ПЕРЕРАСПРЕДЕЛЕНИЯ

Подробнее

ОСОБЕННОСТИ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ В ТЕОРИИ ГРУБЫХ МНОЖЕСТВ KNOWLEDGE REPRESENTING FEATURES IN ROUGH SETS THEORY

ОСОБЕННОСТИ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ В ТЕОРИИ ГРУБЫХ МНОЖЕСТВ KNOWLEDGE REPRESENTING FEATURES IN ROUGH SETS THEORY ISSN 1691-540 ISBN 978-9984-44-08-6 Environment. Technology. Resources Proceedings of the 7 th International Scientific and Practical Conference. Volume I1 Rēzeknes Augstskola, Rēzekne, RA Izdevniecība,

Подробнее

МОДЕЛЬ ОПРЕДЕЛЕНИЯ СТРАТЕГИИ ЦЕНООБРАЗОВАНИЯ ПРОМЫШЛЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ

МОДЕЛЬ ОПРЕДЕЛЕНИЯ СТРАТЕГИИ ЦЕНООБРАЗОВАНИЯ ПРОМЫШЛЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ # 12 (2012) МОДЕЛЬ ОПРЕДЕЛЕНИЯ СТРАТЕГИИ ЦЕНООБРАЗОВАНИЯ ПРОМЫШЛЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ УДК 004:519.816 ОГНЕВА Оксана Евгеньевна аспирант кафедры информатики и компьютерных технологий Херсонского национального

Подробнее

УПРАВЛІННЯ ПРОЕКТАМИ

УПРАВЛІННЯ ПРОЕКТАМИ УПРАВЛІННЯ ПРОЕКТАМИ УДК 65.0 К 56 И.И. Коваленко, проф., д-р техн. наук; А.В. Швед, магистр Национальный университет кораблестроения, г. Николаев АНАЛИЗ ПРОЦЕДУР МАНИПУЛИРОВАНИЯ В ЗАДАЧАХ ФОРМИРОВАНИЯ

Подробнее

Введение в экспертный анализ. 1.Предпосылки возникновения экспертных оценок.

Введение в экспертный анализ. 1.Предпосылки возникновения экспертных оценок. Введение в экспертный анализ. 1.Предпосылки возникновения экспертных оценок. Из-за нехватки знаний задача кажется сложной и неразрешимой. В теории и практике современного управления можно выделить следующие

Подробнее

ЭКСПЕРТНЫЕ МЕТОДЫ В УПРАВЛЕНИИ ЗАПАСАМИ

ЭКСПЕРТНЫЕ МЕТОДЫ В УПРАВЛЕНИИ ЗАПАСАМИ ЭКСПЕРТНЫЕ МЕТОДЫ В УПРАВЛЕНИИ ЗАПАСАМИ М. И. Раскатова Предлагается метод управления запасами с использованием нечетких параметров, полученных на основе экспертных оценок. Представлена оптимизационная

Подробнее

ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА АНАЛИЗА ИЕРАРХИЙ В ГРУППОВЫХ ЭКСПЕРТИЗАХ

ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА АНАЛИЗА ИЕРАРХИЙ В ГРУППОВЫХ ЭКСПЕРТИЗАХ 7929 УДК 303.72:519.8 ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА АНАЛИЗА ИЕРАРХИЙ В ГРУППОВЫХ ЭКСПЕРТИЗАХ П.И. Падерно Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина) Россия,

Подробнее

Міжвузівський збірник "Комп ютерно-інтегровані технології: освіта, наука, виробництво " Луцьк, Випуск 7 УДК

Міжвузівський збірник Комп ютерно-інтегровані технології: освіта, наука, виробництво  Луцьк, Випуск 7 УДК Міжвузівський збірник "Комп ютерно-інтегровані технології: освіта наука виробництво " УДК 004.93 А. А. Олейник Е. А. Гофман С.А Субботин Запорожский национальный технический университет 39 ИДЕНТИФИКАЦИЯ

Подробнее

Раздел 2. Генетические и эволюционные алгоритмы

Раздел 2. Генетические и эволюционные алгоритмы Известия ТРТУ Тематический выпуск «Интеллектуальные САПР» Раздел 2 Генетические и эволюционные алгоритмы УДК 628.3 В.М. Курейчик ЭВОЛЮЦИОННЫЕ МЕТОДЫ ПОСТРОЕНИЯ КЛИК И НЕЗАВИСИМЫХ МНОЖЕСТВ ГРАФОВ * Введение.

Подробнее

Рассуждения в условиях неопределенности

Рассуждения в условиях неопределенности Рассуждения в условиях неопределенности Проблемы Составить план действий вида «Успеть на занятия». Например, «Собраться и выйти из дома в 8:30, добраться до остановки, ожидать. Если в течение 15 минут

Подробнее

МОДЕЛИ И МЕТОДЫ АВТОМАТИЗАЦИИ СТРАТЕГИЧЕСКОГО ПЛАНИРОВАНИЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ

МОДЕЛИ И МЕТОДЫ АВТОМАТИЗАЦИИ СТРАТЕГИЧЕСКОГО ПЛАНИРОВАНИЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ СБОРНИК НАУЧНЫХ ТРУДОВ НГТУ. 2008. 1(51). 145 150 УДК 681.3 МОДЕЛИ И МЕТОДЫ АВТОМАТИЗАЦИИ СТРАТЕГИЧЕСКОГО ПЛАНИРОВАНИЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ Н.В. МАМОНОВА Рассмотрены основные положения задачи стратегического

Подробнее

СОГЛАСОВАННАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ В УСЛОВИЯХ РАСПЛЫВЧАТОЙ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ 1

СОГЛАСОВАННАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ В УСЛОВИЯХ РАСПЛЫВЧАТОЙ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ 1 СОГЛАСОВАННАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ В УСЛОВИЯХ РАСПЛЫВЧАТОЙ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ Клюшин А.Ю., Кузнецов В.Н., Мутовкина Н.Ю. (ФГБОУ ВПО «Тверской государственный технический университет») klalex@inbox.ru, bua-tstu@yandex.ru,

Подробнее

( x) Тема 3.1. Начала теории нечетких множеств.

( x) Тема 3.1. Начала теории нечетких множеств. Тема.. Начала теории нечетких множеств. В первой лекции мы отметили, что важнейшей составной частью современного подхода к проблеме ИИ является теория нечетких множеств (ТНМ. Понятие нечеткости, лежащее

Подробнее

Голубков, Евгений Петрович. Инновационный менеджмент. Технология принятия управленческих решений : учебное пособие / Е.П. Голубков. 2-е изд.

Голубков, Евгений Петрович. Инновационный менеджмент. Технология принятия управленческих решений : учебное пособие / Е.П. Голубков. 2-е изд. Голубков, Евгений Петрович. Инновационный менеджмент. Технология принятия управленческих решений : учебное пособие / Е.П. Голубков. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Дело и Сервис, 2012. 464 с. СОДЕРЖАНИЕ

Подробнее

МОДЕЛИРОВАНИЕ КРЕДИТНОГО РЕЙТИНГА ЗАЕМЩИКОВ НА ОСНОВЕ ТЕОРИИ НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ

МОДЕЛИРОВАНИЕ КРЕДИТНОГО РЕЙТИНГА ЗАЕМЩИКОВ НА ОСНОВЕ ТЕОРИИ НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ УДК 004.942; 519.856.3; 519.812.3 Михайлов Владислав Олегович Малихов Николай Сергеевич студенты гр. АС-1-М-10 Научные руководители: Коньшин Борис Федорович доц., к.т.н. Гончаренко Сергей Николаевич проф.,

Подробнее

Измерения при принятии решений

Измерения при принятии решений Лекция Измерения при принятии решений ЮТИ ТПУ Кафедра информационных систем Направление 09.04.03 Прикладная информатика 2016 1 Понятие и место решений в управлении организацией В процессе принятия решений

Подробнее

Лекция 1. Нечеткие множества как способы формализации нечеткости. Основные определения

Лекция 1. Нечеткие множества как способы формализации нечеткости. Основные определения Лекция 1. Нечеткие множества как способы формализации нечеткости В лекции формулируется определение нечеткого множества, описываются характеристики нечетких множеств. Приводится классификация нечетких

Подробнее

В.А. Рындюк Нечеткая логика и защита информации Многие современные задачи принятия решений либо выбора альтернатив характеризуются присутствием не

В.А. Рындюк Нечеткая логика и защита информации Многие современные задачи принятия решений либо выбора альтернатив характеризуются присутствием не В.А. Рындюк Нечеткая логика и защита информации Многие современные задачи принятия решений либо выбора альтернатив характеризуются присутствием не полностью достоверных или неопределенных факторов. Такие

Подробнее

Глава 4 МЕТОДЫ ПОЛУЧЕНИЯ ГРУППОВЫХ ЭКСПЕРТНЫХ ОЦЕНОК СЦЕНАРИЕВ

Глава 4 МЕТОДЫ ПОЛУЧЕНИЯ ГРУППОВЫХ ЭКСПЕРТНЫХ ОЦЕНОК СЦЕНАРИЕВ Глава МЕТОДЫ ПОЛУЧЕНИЯ ГРУППОВЫХ ЭКСПЕРТНЫХ ОЦЕНОК СЦЕНАРИЕВ Методы получения усредненных оценок Анализ экспертных оценок может выполняться с использованием разнообразных статистических методов однако

Подробнее

Тема 3. Возможности применения нечетких методов управления технологическими объектами. Основные термины. Архитектура нечеткого управления.

Тема 3. Возможности применения нечетких методов управления технологическими объектами. Основные термины. Архитектура нечеткого управления. Тема 3. Возможности применения нечетких методов управления технологическими объектами. Основные термины. Архитектура нечеткого управления. Нечеткая логика в задачах управления. Основы нечеткой логики:

Подробнее

Д.А. Новиков, д-р техн. наук А.В. Цветков, канд техн. наук. (Институт проблем управления им. В.А.Трапезникова РАН, Москва)

Д.А. Новиков, д-р техн. наук А.В. Цветков, канд техн. наук. (Институт проблем управления им. В.А.Трапезникова РАН, Москва) УДК 59.74.3 Автоматика и Телемеханика. 200. 4. С. 20 27 Д.А. Новиков, д-р техн. наук А.В. Цветков, канд техн. наук (Институт проблем управления им. В.А.Трапезникова РАН, Москва) АГРЕГИРОВАНИЕ ИНФОРМАЦИИ

Подробнее

АНАЛИЗ МЕТОДОВ ОЦЕНИВАНИЯ ОРГАНИЗАЦИОННЫХ КОММУНИКАЦИЙ НА ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЯХ

АНАЛИЗ МЕТОДОВ ОЦЕНИВАНИЯ ОРГАНИЗАЦИОННЫХ КОММУНИКАЦИЙ НА ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЯХ УДК 338 А.В. Боднар, аспирант кафедры «ИСвЭ» АДИ ДВНЗ ДонНТУ АНАЛИЗ МЕТОДОВ ОЦЕНИВАНИЯ ОРГАНИЗАЦИОННЫХ КОММУНИКАЦИЙ НА ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЯХ Актуальность статьи обосновывается тем, что в условиях динамично

Подробнее

Исхаков А.Р., 2012 г. ТЕСТ ПО ДИСЦИПЛИНЕ «ЭЛЕМЕНТЫ НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ»

Исхаков А.Р., 2012 г. ТЕСТ ПО ДИСЦИПЛИНЕ «ЭЛЕМЕНТЫ НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ» Исхаков А.Р., 2012 г. ТЕСТ ПО ДИСЦИПЛИНЕ «ЭЛЕМЕНТЫ НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ» 1. Кем были предложены основные идеи теории нечетких множеств? 1. Лотфи Заде 2. Ричард Кенигсберг 3. Джарратано Эдварс 4. Николай Бруно

Подробнее

КОСМИЧЕСКАЯ ЭЛЕКТРОМЕХАНИКА. КОСМИЧЕСКИЕ АППАРАТЫ

КОСМИЧЕСКАЯ ЭЛЕКТРОМЕХАНИКА. КОСМИЧЕСКИЕ АППАРАТЫ И.В. Минаев Особенности создания космической техники... КОСМИЧЕСКАЯ ЭЛЕКТРОМЕХАНИКА. КОСМИЧЕСКИЕ АППАРАТЫ УДК 629.7 + 311.218 ОСОБЕННОСТИ СОЗДАНИЯ КОСМИЧЕСКОЙ ТЕХНИКИ В СОВРЕМЕННЫХ УСЛОВИЯХ. ЧАСТЬ 2. КОНЦЕПТУАЛЬНЫЕ

Подробнее

Докучаев В.П., преп., Николаев И.М., канд. техн. наук, ст. преп., Щербак Г.В., канд. техн. наук, нач. каф. Академия гражданской защиты Украины

Докучаев В.П., преп., Николаев И.М., канд. техн. наук, ст. преп., Щербак Г.В., канд. техн. наук, нач. каф. Академия гражданской защиты Украины УДК 612.397:681.322 Проблеми надзвичайних ситуацій. Зб. наук. пр. Вип. 3, 2006 112 Докучаев В.П., преп., Николаев И.М., канд. техн. наук, ст. преп., Щербак Г.В., канд. техн. наук, нач. каф. Академия гражданской

Подробнее

ИССЛЕДОВАНИЕ ВЛИЯНИЯ ИНТЕРПРЕТАЦИИ НЕЧЕТКИХ ОПЕРАЦИЙ НА ЭФФЕКТИВНОСТЬ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ КЛАССИФИКАЦИИ ПРИ ПОМОЩИ НЕЙРОНЕЧЕТКИХ СЕТЕЙ

ИССЛЕДОВАНИЕ ВЛИЯНИЯ ИНТЕРПРЕТАЦИИ НЕЧЕТКИХ ОПЕРАЦИЙ НА ЭФФЕКТИВНОСТЬ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ КЛАССИФИКАЦИИ ПРИ ПОМОЩИ НЕЙРОНЕЧЕТКИХ СЕТЕЙ ИССЛЕДОВАНИЕ ВЛИЯНИЯ ИНТЕРПРЕТАЦИИ НЕЧЕТКИХ ОПЕРАЦИЙ НА ЭФФЕКТИВНОСТЬ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ КЛАССИФИКАЦИИ ПРИ ПОМОЩИ НЕЙРОНЕЧЕТКИХ СЕТЕЙ Солдава О.П., Сухова М.А. Самарский государственный аэрокосмический университет

Подробнее

Экономико-математические методы выбора оптимальной стратегии управления предприятиями сферы услуг

Экономико-математические методы выбора оптимальной стратегии управления предприятиями сферы услуг Математические и инструментальные 59 Экономико-математические методы выбора оптимальной стратегии управления предприятиями сферы услуг 0 Л.А. Сосунова доктор экономических наук, профессор Самарский государственный

Подробнее

Вероятностные и информационные аспекты анализа функционирования системы в условиях конфликта

Вероятностные и информационные аспекты анализа функционирования системы в условиях конфликта 54 УДК 519.7 При исследовании систем надо выделить свойства функционирующих систем, в частности конфликт в системе. В силу необходимости придать общей теории систем максимальную общность целесообразно

Подробнее

В.А. Смирнов, ОмГУПС, г. Омск, Россия. Сравнение проектных альтернатив при нескольких критериях предпочтений

В.А. Смирнов, ОмГУПС, г. Омск, Россия. Сравнение проектных альтернатив при нескольких критериях предпочтений УДК 69.4 В.А. Смирнов, ОмГУПС, г. Омск, Россия Сравнение проектных альтернатив при нескольких критериях предпочтений Ускоренная модернизация технологической инфраструктуры является первоочередной задачей

Подробнее

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ РЕФЛЕКСИВНЫХ ПРОЦЕССОВ. ТЕОРЕМЫ О СОЦИАЛЬНОЙ СВОБОДЕ В.А. Лефевр

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ РЕФЛЕКСИВНЫХ ПРОЦЕССОВ. ТЕОРЕМЫ О СОЦИАЛЬНОЙ СВОБОДЕ В.А. Лефевр МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ РЕФЛЕКСИВНЫХ ПРОЦЕССОВ ТЕОРЕМЫ О СОЦИАЛЬНОЙ СВОБОДЕ В.А. Лефевр Калифорнийский университет, г. Ирвайн, США В рамках теории рефлексивных игр исследуется вопрос о существовании

Подробнее

МЕТОДЫ ОПТИМИЗАЦИИ БОЛЬШИХ МЕХАНИЧЕСКИХ СИСТЕМ. Л.Б. Матусов

МЕТОДЫ ОПТИМИЗАЦИИ БОЛЬШИХ МЕХАНИЧЕСКИХ СИСТЕМ. Л.Б. Матусов УДК 6.0 МЕТОДЫ ОПТИМИЗАЦИИ БОЛЬШИХ МЕХАНИЧЕСКИХ СИСТЕМ Институт машиноведения им. А.А. Благонравова РАН, Москва, Россия. Аннотация. При проектировании машин приходится иметь дело с большими математическими

Подробнее

МОБИЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА С УЧЕТОМ НЕЧЕТКИХ ЗНАНИЙ

МОБИЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА С УЧЕТОМ НЕЧЕТКИХ ЗНАНИЙ МОБИЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА С УЧЕТОМ НЕЧЕТКИХ ЗНАНИЙ Серов В.В., Захаров А.В. Московский государственный университет технологий и управления им. К.Г. Разумовского Аннотация: Разработаны методы формализации

Подробнее

Решение логических задач как основа развития логического мышле- ния школьников Аннотация. Ключевые слова:

Решение логических задач как основа развития логического мышле- ния школьников Аннотация. Ключевые слова: Решение логических задач как основа развития логического мышления школьников Аннотация. В статье проанализировано понятие логической задачи. Логическая задача может быть стандартной или нестандартной.

Подробнее

Военно-техническая политика

Военно-техническая политика 16 Нежинский Н.Н. Кандидат технических наук, доцент. Методика обоснования требуемого состояния системы вооружения группировки войск (сил) и Вооруженных Сил РФ 1 Предложена методика обоснования требуемого

Подробнее

ФОРМИРОВАНИЕ КОМПЛЕКСНОЙ ПРОГРАММЫ СНИЖЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННОГО РИСКА

ФОРМИРОВАНИЕ КОМПЛЕКСНОЙ ПРОГРАММЫ СНИЖЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННОГО РИСКА 5309 УДК 330.131 ФОРМИРОВАНИЕ КОМПЛЕКСНОЙ ПРОГРАММЫ СНИЖЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННОГО РИСКА Е.А. Киреева Воронежский государственный архитектурно-строительный университет Россия, 394006, Воронеж, 20-летия Октября,

Подробнее

Вводная лекция. Моделирование и принятие решений в условиях неопределенности

Вводная лекция. Моделирование и принятие решений в условиях неопределенности Вводная лекция. Моделирование и принятие решений в условиях неопределенности В.1. Процесс принятия решений. Теория принятия решений. Целенаправленное воздействие на объекты осуществляется на основе принятых

Подробнее

Система поддержки принятия решения о покупке автомобиля # 01, январь 2009

Система поддержки принятия решения о покупке автомобиля # 01, январь 2009 Система поддержки принятия решения о покупке автомобиля # 01 январь 2009 автор: Мясников А. С. Все люди являются потребителями. Наличие конкуренции между производителями улучшает качество товаров снижает

Подробнее

УДК МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ, ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ ПРИ ПРИНЯТИИ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ В УСЛОВИЯХ РИСКА

УДК МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ, ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ ПРИ ПРИНЯТИИ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ В УСЛОВИЯХ РИСКА УДК 338.24 МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ, ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ ПРИ ПРИНЯТИИ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ В УСЛОВИЯХ РИСКА Глазова Марина Викторовна, канд. экон. наук, заместитель генерального директора по экономике и финансам-казначей,

Подробнее

УДК : ФОРМАЛИЗАЦИЯ ЗАДАЧИ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ И СТРУКТУРА СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ЕЕ РЕШЕНИЯ. А.Ж.Сарсекенов

УДК : ФОРМАЛИЗАЦИЯ ЗАДАЧИ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ И СТРУКТУРА СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ЕЕ РЕШЕНИЯ. А.Ж.Сарсекенов УДК 665.63: 51.001.57 ФОРМАЛИЗАЦИЯ ЗАДАЧИ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ И СТРУКТУРА СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ЕЕ РЕШЕНИЯ А.Ж.Сарсекенов Атырауский институт нефти и газа, г.атырау, Республика Казахстан В общем

Подробнее

A. E. Polichka, A. V. Vostrikova ALGORITHMS OF FUNCTIONING OF THE PRODUCTIVE BASE OF KNOWLEDGE AND DESCRIPTION OF MATHEMATICAL MODELING APPARATUS

A. E. Polichka, A. V. Vostrikova ALGORITHMS OF FUNCTIONING OF THE PRODUCTIVE BASE OF KNOWLEDGE AND DESCRIPTION OF MATHEMATICAL MODELING APPARATUS ISSN 2079-8490 Электронное научное издание «Ученые заметки ТОГУ» 2016, Том 7, 4, С. 504 508 Свидетельство Эл ФС 77-39676 от 05.05.2010 http://pnu.edu.ru/ru/ejournal/about/ ejournal@pnu.edu.ru УДК 519 2016

Подробнее

УДК ЭКСПЕРТНАЯ ОЦЕНКА ВЕСОМОСТИ ЭЛЕМЕНТОВ СИСТЕМЫ «ВОДИТЕЛЬ АВТОМОБИЛЬ ДОРОГА СРЕДА» М.Р.ЛУКПАНОВ E.mail.

УДК ЭКСПЕРТНАЯ ОЦЕНКА ВЕСОМОСТИ ЭЛЕМЕНТОВ СИСТЕМЫ «ВОДИТЕЛЬ АВТОМОБИЛЬ ДОРОГА СРЕДА» М.Р.ЛУКПАНОВ E.mail. УДК 656.053. ЭКСПЕРТНАЯ ОЦЕНКА ВЕСОМОСТИ ЭЛЕМЕНТОВ СИСТЕМЫ «ВОДИТЕЛЬ АВТОМОБИЛЬ ДОРОГА СРЕДА» М.Р.ЛУКПАНОВ E.mail. ksucta@elcat/kg Макала жол кыймылынын коопсуздугун камсыздоо боюнча иштердин багытын тандоо

Подробнее

Математическая модель в узком смысле

Математическая модель в узком смысле УДК 519.711.3 Математическая модель в узком смысле c Г.Е. Маркелов МГТУ им. Н.Э. Баумана, Москва, 105005, Россия Введено понятие математической модели в узком смысле и изложен подход, позволяющий строить

Подробнее

МОДЕЛИРОВАНИЕ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ СПРОСА МЕТОДАМИ МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ

МОДЕЛИРОВАНИЕ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ СПРОСА МЕТОДАМИ МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ УДК 68.5 (07) Е.В. Федусенко, А.А. Федусенко Киевский национальный университет строительства и архитектуры МОДЕЛИРОВАНИЕ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ СПРОСА МЕТОДАМИ МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ Рассмотрена проблема

Подробнее

УПРАВЛЕНИЕ ОБЪЕДИНЕННЫМИ ПОРТФЕЛЯМИ ИНВЕСТОРОВ С РАЗЛИЧНЫМИ ПРЕДПОЧТЕНИЯМИ

УПРАВЛЕНИЕ ОБЪЕДИНЕННЫМИ ПОРТФЕЛЯМИ ИНВЕСТОРОВ С РАЗЛИЧНЫМИ ПРЕДПОЧТЕНИЯМИ 5943 УДК 007, 33676 УПРАВЛЕНИЕ ОБЪЕДИНЕННЫМИ ПОРТФЕЛЯМИ ИНВЕСТОРОВ С РАЗЛИЧНЫМИ ПРЕДПОЧТЕНИЯМИ ВГ Саркисов Самарский государственный технический университет Россия, 443100, Самара, ул Молодогвардейская,

Подробнее

ФОРМАЛЬНО-СТРУКТУРНЫЕ АСПЕКТЫ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПЕДАГОГИЧЕСКОГО ТЕСТИРОВАНИЯ ЗНАНИЙ

ФОРМАЛЬНО-СТРУКТУРНЫЕ АСПЕКТЫ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПЕДАГОГИЧЕСКОГО ТЕСТИРОВАНИЯ ЗНАНИЙ ФОРМАЛЬНО-СТРУКТУРНЫЕ АСПЕКТЫ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПЕДАГОГИЧЕСКОГО ТЕСТИРОВАНИЯ ЗНАНИЙ И.Д. Рудинский Систематические исследования в области компьютерной поддержки процесса обучения имеют более чем

Подробнее

ЭЛЕМЕНТЫ ТЕОРИИ НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ

ЭЛЕМЕНТЫ ТЕОРИИ НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ Новиков ДА ЭЛЕМЕНТЫ ТЕОРИИ НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ Настоящий материал содержит определения нечетких множеств, нечетких отношений и принципа обобщения, описание их свойств, а также модель принятия решений при

Подробнее

Инженерное образование Ассоциация технических университетов

Инженерное образование Ассоциация технических университетов Федеральный портал "Инженерное образование" Инженерное образование Ассоциация технических университетов #11 ноябрь 2006 # Гос. регистрации 0420700025 ISSN 1994-0408 Ред. совет Специальности Рецензентам

Подробнее

Оценка экономической эффективности эксплуатации ракетнокосмического

Оценка экономической эффективности эксплуатации ракетнокосмического Электронный журнал «Труды МАИ». Выпуск 56 www.mai.ru/science/trudy/ УДК 629.7 Оценка экономической эффективности эксплуатации ракетнокосмического комплекса С.Ю. Калинин, А.В. Рождественский, Ю.В. Шленов

Подробнее

ТЕОРЕТИКО-ИГРОВОЙ МЕТОД ОПТИМИЗАЦИИ УРОВНЯ РИСКА ПОРТФЕЛЕЙ, ДОПУСТИМЫХ В МОДЕЛИ БЛЭКА Сигал А.В., Козловская Е.В.

ТЕОРЕТИКО-ИГРОВОЙ МЕТОД ОПТИМИЗАЦИИ УРОВНЯ РИСКА ПОРТФЕЛЕЙ, ДОПУСТИМЫХ В МОДЕЛИ БЛЭКА Сигал А.В., Козловская Е.В. Ученые записки Таврического национального университета имени В.И. Вернадского Серия «Экономика и управление». Том 7 (66. 04 г. 4. С. 59-68. УДК:0..7 ТЕОРЕТИКО-ИГРОВОЙ МЕТОД ОПТИМИЗАЦИИ УРОВНЯ РИСКА ПОРТФЕЛЕЙ,

Подробнее

Теория конфликтных задач с пересекающимися игровыми множествами участников

Теория конфликтных задач с пересекающимися игровыми множествами участников Теория конфликтных задач с пересекающимися игровыми множествами участников Аннотация. Предлагаются основы теории конфликтных задач с частично пересекающимися игровыми множествами участников, никогда не

Подробнее

ÌÅÒÎÄÛ ÏÐÈÍßÒÈß ÓÏÐÀÂËÅÍ ÅÑÊÈÕ ÐÅØÅÍÈÉ

ÌÅÒÎÄÛ ÏÐÈÍßÒÈß ÓÏÐÀÂËÅÍ ÅÑÊÈÕ ÐÅØÅÍÈÉ Å. Ï. Ãîëóáêîâ ÌÅÒÎÄÛ ÏÐÈÍßÒÈß ÓÏÐÀÂËÅÍ ÅÑÊÈÕ ÐÅØÅÍÈÉ àñòü 2 Ó ÅÁÍÈÊ È ÏÐÀÊÒÈÊÓÌ ÄËß ÀÊÀÄÅÌÈ ÅÑÊÎÃÎ ÁÀÊÀËÀÂÐÈÀÒÀ 3-å èçäàíèå, èñïðàâëåííîå è äîïîëíåííîå Ðåêîìåíäîâàíî Ó åáíî-ìåòîäè åñêèì îòäåëîì âûñøåãî

Подробнее

Математические основы, модели и методы управления социальноэкономическими

Математические основы, модели и методы управления социальноэкономическими 1. Пояснительная записка Программа вступительных испытаний в аспирантуру по специальности 05.13.10 «Управление в социальных и экономических системах» разрабатывается в соответствии с Федеральными государственными

Подробнее

АЛГОРИТМИЗАЦИЯ НЕЧЕТКИХ МНОГОКРИТЕРИАЛЬНЫХ ЗАДАЧ ВЫБОРА

АЛГОРИТМИЗАЦИЯ НЕЧЕТКИХ МНОГОКРИТЕРИАЛЬНЫХ ЗАДАЧ ВЫБОРА УДК 004.519.681 Н.Н. МАЛЯР АЛГОРИТМИЗАЦИЯ НЕЧЕТКИХ МНОГОКРИТЕРИАЛЬНЫХ ЗАДАЧ ВЫБОРА Анотація. У роботі розглянуто підхід до розв язання нечіткої багатокритеріальної задачі вибору. Описано алгоритми та приведено

Подробнее

Моргунова Ольга Николаевна МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ ИССЛЕДОВАНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ СЛОЖНЫХ ИЕРАРХИЧЕСКИХ СИСТЕМ

Моргунова Ольга Николаевна МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ ИССЛЕДОВАНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ СЛОЖНЫХ ИЕРАРХИЧЕСКИХ СИСТЕМ Моргунова Ольга Николаевна МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ ИССЛЕДОВАНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ СЛОЖНЫХ ИЕРАРХИЧЕСКИХ СИСТЕМ Цель работы состоит в повышении качества управления сложными иерархическими системами. Задачи исследования.

Подробнее

I. Организационно-методический раздел

I. Организационно-методический раздел I. Организационно-методический раздел Теория принятия решений область исследования, вовлекающая понятия и методы математики, статистики, экономики, менеджмента и психологии с целью изучения закономерностей

Подробнее

Лабораторная работа 3 «Парные сравнения»

Лабораторная работа 3 «Парные сравнения» Лабораторная работа 3 «Парные сравнения» Проф. А.Н.Райков 1. Цели 1. Привить умение быстро и правильно упорядочивать проблемы, альтернативы, объекты, критерии, факторы, характеристики и пр. по приоритету.

Подробнее

Использование нечетких методов для оценки класса чистоты пряжи. (Костромской государственный технологический университет) Киприна Л.Ю., Смирнова С.Г.

Использование нечетких методов для оценки класса чистоты пряжи. (Костромской государственный технологический университет) Киприна Л.Ю., Смирнова С.Г. УДК 677.017.4 Использование нечетких методов для оценки класса чистоты пряжи. (Костромской государственный технологический университет) Киприна Л.Ю., Смирнова С.Г. (Костромской государственный технологический

Подробнее

АЛГОРИТМ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ НА БАЗЕ СИТУАЦИОННОГО ЦЕНТРА ПРОМЫШЛЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ

АЛГОРИТМ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ НА БАЗЕ СИТУАЦИОННОГО ЦЕНТРА ПРОМЫШЛЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ 4839 УДК 658.5.011 + 658.512.8 АЛГОРИТМ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ НА БАЗЕ СИТУАЦИОННОГО ЦЕНТРА ПРОМЫШЛЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ А.В. Вожаков ОАО «Мотовилихинские заводы» Россия, 614014, Пермь, 1905 года

Подробнее

СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ И ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЯ О ПОКУПКЕ АВТОМОБИЛЯ

СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ И ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЯ О ПОКУПКЕ АВТОМОБИЛЯ УДК 004.891.2 СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ И ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЯ О ПОКУПКЕ АВТОМОБИЛЯ А.С. Мясников Цвет автомобиля может быть любым при условии, что он черный. Генри Форд Все люди являются потребителями. Наличие конкуренции

Подробнее

АЛГОРИТМИЗАЦИЯ ПРОЦЕССА УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ ИНФОРМАЦИОННО-ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ СЕТИ ПОДРАЗДЕЛЕНИЯ ГПС МЧС РОССИИ

АЛГОРИТМИЗАЦИЯ ПРОЦЕССА УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ ИНФОРМАЦИОННО-ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ СЕТИ ПОДРАЗДЕЛЕНИЯ ГПС МЧС РОССИИ АЛГОРИТМИЗАЦИЯ ПРОЦЕССА УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ ИНФОРМАЦИОННО-ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ СЕТИ ПОДРАЗДЕЛЕНИЯ ГПС МЧС РОССИИ В.И. Антюхов, кандидат технических наук, профессор; О.В. Кравчук. Санкт-Петербургский университет

Подробнее

9. Связность. и непустое связное множество М, содержащееся в объединении множеств Φ. 1 тогда множество М содержится в каком-нибудь одном множестве Φ 1

9. Связность. и непустое связное множество М, содержащееся в объединении множеств Φ. 1 тогда множество М содержится в каком-нибудь одном множестве Φ 1 40 9. Связность Понятие связности есть математически строгое отражение интуитивного представления о целостности геометрической фигуры. Определение Топологическое пространство Х называется несвязным, если

Подробнее

Глава 1. ОСНОВЫ МЕТОДОЛОГИИ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ

Глава 1. ОСНОВЫ МЕТОДОЛОГИИ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ Глава 1. ОСНОВЫ МЕТОДОЛОГИИ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ знать: уметь: владеть: После изучения главы 1 бакалавр должен: основные понятия, категории процесса принятия управленческих решений; основные

Подробнее

ЭКСПЕРТНЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ ВЫЯВЛЕНИЯ МОШЕННИЧЕСКИХ ОПЕРАЦИЙ С ПЛАСТИКОВЫМИ КАРТАМИ. Моор А. П. (Россия, Тюмень)

ЭКСПЕРТНЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ ВЫЯВЛЕНИЯ МОШЕННИЧЕСКИХ ОПЕРАЦИЙ С ПЛАСТИКОВЫМИ КАРТАМИ. Моор А. П. (Россия, Тюмень) ЭКСПЕРТНЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ ВЫЯВЛЕНИЯ МОШЕННИЧЕСКИХ ОПЕРАЦИЙ С ПЛАСТИКОВЫМИ КАРТАМИ Моор А. П. (Россия, Тюмень) В статье рассматриваются информационные системы выявления мошеннических финансовых

Подробнее

Глава 2 МЕТОДЫ ЭКСПЕРТНОГО ОЦЕНИВАНИЯ СЦЕНАРИЕВ

Глава 2 МЕТОДЫ ЭКСПЕРТНОГО ОЦЕНИВАНИЯ СЦЕНАРИЕВ Глава МЕТОДЫ ЭКСПЕРТНОГО ОЦЕНИВАНИЯ СЦЕНАРИЕВ Целевое оценивание сценариев Исходным документом для построения целевого сценария является таблица конечных целей (табл ), которая представляется в виде «дерева»

Подробнее

2. Степень обоснованности научных результатов исследования, выводов и рекомендаций, сформулированных в диссертации.

2. Степень обоснованности научных результатов исследования, выводов и рекомендаций, сформулированных в диссертации. условия жизни, включающие в себя уровень социальной напряженности, обеспеченность населения объектами социальной инфраструктуры, жилищные условия, уровень загрязнения окружающей природной среды. Оценка

Подробнее

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ НЕЧЕТКОГО ИНТЕГРАЛА ДЛЯ РЕШЕНИЯ СЛАБОСТРУКТУРИРОВАННЫХ ИЕРАРХИЧЕСКИХ ЗАДАЧ ВЫБОРА

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ НЕЧЕТКОГО ИНТЕГРАЛА ДЛЯ РЕШЕНИЯ СЛАБОСТРУКТУРИРОВАННЫХ ИЕРАРХИЧЕСКИХ ЗАДАЧ ВЫБОРА С.В. СВЕШНИКОВ И.В. БОЧАРНИКОВ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ НЕЧЕТКОГО ИНТЕГРАЛА ДЛЯ РЕШЕНИЯ СЛАБОСТРУКТУРИРОВАННЫХ ИЕРАРХИЧЕСКИХ ЗАДАЧ ВЫБОРА В статье предлагается новый метод обработки экспертных оценок для решения

Подробнее

ОТНОШЕНИЯ ПРЕДПОЧТЕНИЯ И ФУНКЦИИ ПОЛЕЗНОСТИ

ОТНОШЕНИЯ ПРЕДПОЧТЕНИЯ И ФУНКЦИИ ПОЛЕЗНОСТИ Губко М.В., Новиков Д.А. ОТНОШЕНИЯ ПРЕДПОЧТЕНИЯ И ФУНКЦИИ ПОЛЕЗНОСТИ В настоящем приложении рассматривается аппарат описания предпочтений участников организационных систем отношения предпочтения и функции

Подробнее

В.П. КАРАНДАШОВ, А.А. МАТВЕЕВА Пермский государственный технический университет МЕТОД СЦЕНАРИЕВ В ОЦЕНКЕ ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ

В.П. КАРАНДАШОВ, А.А. МАТВЕЕВА Пермский государственный технический университет МЕТОД СЦЕНАРИЕВ В ОЦЕНКЕ ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ УДК 658.5.012+651 В.П. КАРАНДАШОВ, А.А. МАТВЕЕВА Пермский государственный технический университет МЕТОД СЦЕНАРИЕВ В ОЦЕНКЕ ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ В работе приведен пример решения задачи оценки инвестиционного

Подробнее

МАТЕМАТИЧЕСКИЕ И ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ МЕТОДЫ ЭКОНОМИКИ ПРОЦЕДУРА ФОРМИРОВАНИЯ ДЕЛОВОЙ ОЦЕНКИ ПЕРСОНАЛА НА БАЗЕ НЕЧЕТКОЙ ЛИНГВИСТИЧЕСКОЙ ПОЛЕЗНОСТИ

МАТЕМАТИЧЕСКИЕ И ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ МЕТОДЫ ЭКОНОМИКИ ПРОЦЕДУРА ФОРМИРОВАНИЯ ДЕЛОВОЙ ОЦЕНКИ ПЕРСОНАЛА НА БАЗЕ НЕЧЕТКОЙ ЛИНГВИСТИЧЕСКОЙ ПОЛЕЗНОСТИ МАТЕМАТИЧЕСКИЕ И ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ МЕТОДЫ ЭКОНОМИКИ УДК 681.3 ПРОЦЕДУРА ФОРМИРОВАНИЯ ДЕЛОВОЙ ОЦЕНКИ ПЕРСОНАЛА НА БАЗЕ НЕЧЕТКОЙ ЛИНГВИСТИЧЕСКОЙ ПОЛЕЗНОСТИ Азарнова Татьяна Васильевна, доктор технических

Подробнее

ФОНД ОЦЕНОЧНЫХ СРЕДСТВ ДЛЯ ПРОВЕДЕНИЯ ПРОМЕЖУТОЧНОЙ АТТЕСТАЦИИ ОБУЧАЮЩИХСЯ ПО ДИСЦИПЛИНЕ (МОДУЛЮ)

ФОНД ОЦЕНОЧНЫХ СРЕДСТВ ДЛЯ ПРОВЕДЕНИЯ ПРОМЕЖУТОЧНОЙ АТТЕСТАЦИИ ОБУЧАЮЩИХСЯ ПО ДИСЦИПЛИНЕ (МОДУЛЮ) ФОНД ОЦЕНОЧНЫХ СРЕДСТВ ДЛЯ ПРОВЕДЕНИЯ ПРОМЕЖУТОЧНОЙ АТТЕСТАЦИИ ОБУЧАЮЩИХСЯ ПО ДИСЦИПЛИНЕ (МОДУЛЮ) Общие сведения 11 Кафедра 22 Направление подготовки 33 Дисциплина (модуль) Информатики, вычислительной

Подробнее

АЛГОРИТМЫ КЛАСТЕРИЗАЦИИ (ПРОДОЛЖЕНИЕ)

АЛГОРИТМЫ КЛАСТЕРИЗАЦИИ (ПРОДОЛЖЕНИЕ) АЛГОРИТМЫ КЛАСТЕРИЗАЦИИ (ПРОДОЛЖЕНИЕ) Кластеризация - это объединение объектов в группы (кластеры) на основе схожести признаков для объектов одной группы и отличий между группами. Большинство алгоритмов

Подробнее

И.Е. Подольская, А.В. Мойкин, Е.И. Пащенко, Н.А. Фетисов, Д.А. Французова

И.Е. Подольская, А.В. Мойкин, Е.И. Пащенко, Н.А. Фетисов, Д.А. Французова УДК 681.3.06: 336.64 И.Е. Подольская, А.В. Мойкин, Е.И. Пащенко, Н.А. Фетисов, Д.А. Французова ФУНКЦИОНАЛЬНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ФИНАНСОВОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ОКАЗАНИЯ ГОСУДАРСТВЕННЫХ УСЛУГ (ВЫПОЛНЕНИЯ

Подробнее

Хубаев Г.Н. ПРОЦЕДУРА ВЫБОРА СОГЛАСОВАННОГО УПОРЯДОЧЕНИЯ ВАРИАНТОВ ДИЗАЙНА ОБЪЕКТА

Хубаев Г.Н. ПРОЦЕДУРА ВЫБОРА СОГЛАСОВАННОГО УПОРЯДОЧЕНИЯ ВАРИАНТОВ ДИЗАЙНА ОБЪЕКТА Хубаев Г.Н. ПРОЦЕДУРА ВЫБОРА СОГЛАСОВАННОГО УПОРЯДОЧЕНИЯ ВАРИАНТОВ ДИЗАЙНА ОБЪЕКТА Постановка задачи. Экспертная ранжировка объектов является составной частью многих процедур подготовки решений. Принципиально

Подробнее

МОДЕЛИ УПРАВЛЕНИЯ ОБЪЕКТАМИ АПК В УСЛОВИЯХ СТАТИСТИЧЕСКОЙ НЕОПРЕДЕЛЁННОСТИ Воробьева А.В., Коваленко И.Л., Стоякова К.Л., Воробьев Д.И., Ибраев Р.Р.

МОДЕЛИ УПРАВЛЕНИЯ ОБЪЕКТАМИ АПК В УСЛОВИЯХ СТАТИСТИЧЕСКОЙ НЕОПРЕДЕЛЁННОСТИ Воробьева А.В., Коваленко И.Л., Стоякова К.Л., Воробьев Д.И., Ибраев Р.Р. МОДЕЛИ УПРАВЛЕНИЯ ОБЪЕКТАМИ АПК В УСЛОВИЯХ СТАТИСТИЧЕСКОЙ НЕОПРЕДЕЛЁННОСТИ Воробьева А.В., Коваленко И.Л., Стоякова К.Л., Воробьев Д.И., Ибраев Р.Р. Московский государственный университет технологий и

Подробнее

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДОВ СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА ПРИ РЕИНЖИНИРИНГЕ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ САПР

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДОВ СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА ПРИ РЕИНЖИНИРИНГЕ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ САПР ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДОВ СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА ПРИ РЕИНЖИНИРИНГЕ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ САПР Давыденко Евгений Александрович преподаватель кафедры интеллектуальных информационных систем Черноморского государственного

Подробнее

НЕЧЕТКИЕ МОДЕЛИ ОЦЕНКИ РИСКА

НЕЧЕТКИЕ МОДЕЛИ ОЦЕНКИ РИСКА НИЯУ МИФИ КАФЕДРА РАДИАЦИОННОЙ ФИЗИКИ И БЕЗОПАСНОСТИ АТОМНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ КУРС «НАДЕЖНОСТЬ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ И УПРАВЛЕНИЕ РИСКОМ» НЕЧЕТКИЕ МОДЕЛИ ОЦЕНКИ РИСКА Костерев В.В. 2013 МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ОЦЕНКИ

Подробнее

ЧАСТЬ ІІ ГИПЕРСЛУЧАЙНЫЕ МОДЕЛИ

ЧАСТЬ ІІ ГИПЕРСЛУЧАЙНЫЕ МОДЕЛИ ЧАСТЬ ІІ ГИПЕРСЛУЧАЙНЫЕ МОДЕЛИ ГЛАВА 6 ГИПЕРСЛУЧАЙНЫЕ ОЦЕНКИ ДЕТЕРМИНИРОВАННЫХ ВЕЛИЧИН Описаны точечный и интервальный методы оценки детерминированных величин основанные на представлении оценок гиперслучайными

Подробнее

ОСНОВНЫЕ КОНЦЕПЦИИ И РЕЗУЛЬТАТЫ ЭВРИСТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ СЛОЖНЫХ ПРИКЛАДНЫХ СИСТЕМ

ОСНОВНЫЕ КОНЦЕПЦИИ И РЕЗУЛЬТАТЫ ЭВРИСТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ СЛОЖНЫХ ПРИКЛАДНЫХ СИСТЕМ УДК 519.8 ОСНОВНЫЕ КОНЦЕПЦИИ И РЕЗУЛЬТАТЫ ЭВРИСТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ СЛОЖНЫХ ПРИКЛАДНЫХ СИСТЕМ Полумиенко С. К. ОАО «Институт прикладной информатики», г. Киев, Украина АННОТАЦИЯ В статье излагаются основные

Подробнее

ЭКОНОМЕТРИКА. 1. Предпосылки метода наименьших квадратов.

ЭКОНОМЕТРИКА. 1. Предпосылки метода наименьших квадратов. Лекция 5 ЭКОНОМЕТРИКА 5 Проверка качества уравнения регрессии Предпосылки метода наименьших квадратов Рассмотрим модель парной линейной регрессии X 5 Пусть на основе выборки из n наблюдений оценивается

Подробнее

Лекция 4 Операции над нечеткими множествами

Лекция 4 Операции над нечеткими множествами Лекция 4 Операции над нечеткими множествами Прежде чем приступить к рассмотрению операций над нечеткими множествами следует привести некоторые важные соображения, которые необходимо принимать во внимание

Подробнее

Behind LDA. Часть 1. Кольцов С.Н.

Behind LDA. Часть 1. Кольцов С.Н. Behind LDA Часть 1 Кольцов С.Н. Различия в подходах к теории вероятностей Случайная величина это величина, которая принимает в результате опыта одно из множества значений, причём появление того или иного

Подробнее

ОТЗЫВ Актуальность темы диссертационного исследования

ОТЗЫВ Актуальность темы диссертационного исследования ОТЗЫВ официального оппонента на диссертацию ЗАХАРЧЕНКОВА Константина Васильевича «Разработка метода, моделей и технологии оценки эффективности процессов управления в корпоративных информационных системах»,

Подробнее

Тема 8. Качественные методы принятия решений.

Тема 8. Качественные методы принятия решений. Тема 8. Качественные методы принятия решений. Общие черты неструктуризованных проблем Большинство возникающих на практике проблем являются неструктуризованными, т.е. для них трудно построить модель проблемной

Подробнее

Лекция 15 Использование аппарата нейронных сетей для определения качества восприятия в системах IPTV. План

Лекция 15 Использование аппарата нейронных сетей для определения качества восприятия в системах IPTV. План Лекция 15 Использование аппарата нейронных сетей для определения качества восприятия в системах IPTV План 1. Общие понятия о нейронных сетях (определение нейронной сети, шкала MOS) 2. Классификация нейронных

Подробнее

Ключевые слова: алгоритмы обработки статистических данных.

Ключевые слова: алгоритмы обработки статистических данных. Анализ и исследование алгоритмов информационной системы обработки статистических данных для медико-коммерческих фирм Малюкова О.И. Научный руководитель доц. Свиридова О.В. Волжский политехнический институт

Подробнее

Казаков О.Л., Миненко C.Н., Смирнов Г.Б. Экономико-математическое моделирование: Учебно-методическое пособие. М.: МГИУ, 2006.

Казаков О.Л., Миненко C.Н., Смирнов Г.Б. Экономико-математическое моделирование: Учебно-методическое пособие. М.: МГИУ, 2006. Казаков О.Л., Миненко C.Н., Смирнов Г.Б. Экономико-математическое моделирование: Учебно-методическое пособие. М.: МГИУ, 2006. (Аннотация) В пособии изложены основные положения курса «Экономикоматематическое

Подробнее

Лекция 7 Классификация задач и методов принятия решений План Классификация задач принятия решений Задачи принятия решений в условиях определенности.

Лекция 7 Классификация задач и методов принятия решений План Классификация задач принятия решений Задачи принятия решений в условиях определенности. Лекция 7 Классификация задач и методов принятия решений План 1. Классификация задач принятия решений 2. Классификация методов принятия решений 3. Характеристика методов теории полезности Классификация

Подробнее

Системы поддержки принятия решений. 9. Экспертные методы

Системы поддержки принятия решений. 9. Экспертные методы Системы поддержки принятия решений 9. Экспертные методы Метод минимального расстояния Предположим, что для каждой из N альтернатив выделена числовая ось гиперпространства. Тогда ранжировка альтернатив

Подробнее

УДК В. Б. Козарь, 2015 Использование имитационно-логико-вероятностных моделей для оценки эффективности сложных систем

УДК В. Б. Козарь, 2015 Использование имитационно-логико-вероятностных моделей для оценки эффективности сложных систем УДК 623.7.011 В. Б. Козарь, 2015 Использование имитационно-логико-вероятностных моделей для оценки эффективности сложных систем Обосновывается методический подход к оцениванию эффективности сложных систем

Подробнее

Принципы и методы системного анализа и принятия решений

Принципы и методы системного анализа и принятия решений # 04, апрель 2016 УДК 004.023 Принципы и методы системного анализа и принятия решений Латышева Л.А., студент Россия, 105005, г. Москва, МГТУ им. Н.Э. Баумана, кафедра «Защита информации» Научный руководитель:

Подробнее

Pavel E. Ryabov Стохастические модели

Pavel E. Ryabov Стохастические модели СТОХАСТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ФИНАНСОВЫХ РИСКОВ ПАВЕЛ РЯБОВ 1 1 Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации PERyabov@fa.ru Магистратура по направлению подготовки «Прикладная математика и информатика»

Подробнее

ТЕОРИЯ МАТРИЧНЫХ ИГР. Задачи выбора в условиях неопределенности

ТЕОРИЯ МАТРИЧНЫХ ИГР. Задачи выбора в условиях неопределенности ТЕОРИЯ МАТРИЧНЫХ ИГР Задачи выбора в условиях неопределенности Имеется набор возможных исходов y Y, из которых один окажется совмещенным с выбранной альтернативой, но с какой именно в момент выбора неизвестно,

Подробнее

ПОСТРОЕНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ДЛЯ АНАЛИЗА И ОЦЕНКИ УРОВНЯ УГРОЗ БЕЗОПАСНОСТИ ПЕРСОНАЛЬНЫХ ДАННЫХ В ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ

ПОСТРОЕНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ДЛЯ АНАЛИЗА И ОЦЕНКИ УРОВНЯ УГРОЗ БЕЗОПАСНОСТИ ПЕРСОНАЛЬНЫХ ДАННЫХ В ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ УДК 004.056.5 ПОСТРОЕНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ДЛЯ АНАЛИЗА И ОЦЕНКИ УРОВНЯ УГРОЗ БЕЗОПАСНОСТИ ПЕРСОНАЛЬНЫХ ДАННЫХ В ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ Олег Александрович Зеленский, студент Тел.: 8-915-005-33-71,

Подробнее

КОМПЬЮТЕРНАЯ СИСТЕМА ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ВЗРЫВА НА БАЗЕ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ

КОМПЬЮТЕРНАЯ СИСТЕМА ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ВЗРЫВА НА БАЗЕ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ УДК 519.5.510.22 (575.2) (04) КОМПЬЮТЕРНАЯ СИСТЕМА ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ВЗРЫВА НА БАЗЕ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ В.А. Коваленко канд. техн. наук, А.П. Демиденко канд. техн. наук, Д.Ш. Керимбаева инженер В статье рассматривается

Подробнее

К вопросу о применении экспертных систем в оценке рисков ИТ-проектов

К вопросу о применении экспертных систем в оценке рисков ИТ-проектов УДК 519.6 Петрова Анна Николаевна ФГБОУ ВПО «Комсомольский-на-Амуре государственный технический университет» Россия, Комсомольск-на-Амуре Доцент кафедры Математического обеспечения и применения ЭВМ Кандидат

Подробнее

АКСИАМАТИЧЕСКОЕ ПОСТРОЕНИЕ ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ. Лекция 2

АКСИАМАТИЧЕСКОЕ ПОСТРОЕНИЕ ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ. Лекция 2 ЧАСТЬ АКСИАМАТИЧЕСКОЕ ПОСТРОЕНИЕ ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ Лекция ТЕОРЕТИКО-МНОЖЕСТВЕННАЯ ТРАКТОВКА ОСНОВНЫХ ПОНЯТИЙ ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ АКСИОМЫ ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И ИХ СЛЕДСТВИЯ ЦЕЛЬ ЛЕКЦИИ: познакомить с

Подробнее

ОБУЧЕНИЕ СИСТЕМ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

ОБУЧЕНИЕ СИСТЕМ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ СБОРНИК НАУЧНЫХ ТРУДОВ НГТУ. - 2004. - 4. - 1-4 УДК 519.816 ОБУЧЕНИЕ СИСТЕМ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ К.В. КСЕНОФОНТОВ Система поддержки принятия решений (СППР), по своей сути, является, системой распределенного

Подробнее

Методические рекомендации к оцениванию учебных достижений учащихся по экономике. Критерии оценивания теоретических знаний (устный ответ)

Методические рекомендации к оцениванию учебных достижений учащихся по экономике. Критерии оценивания теоретических знаний (устный ответ) УТВЕРЖДЕНО Научно-методическим советом Донецкого ИППО «29» января 2015 года протокол 1 Методические рекомендации к оцениванию учебных достижений учащихся по экономике При оценивании учебных достижений

Подробнее