Алгоритм розроблення нечітко-логічних моделей управління та прийняття рішень

DOI №______

  • Козелкова К. С. (Kozelkova K. S.) Державний університет телекомунікацій, Київ
  • Степанов М. М. (Stepanov M. M.) Державний університет телекомунікацій, Київ
  • Торошанко Я. І. (Toroshanko Ya. I.) Державний університет телекомунікацій, Київ
  • Уварова Т. В. (Uvarova T. V.) Національний університет оборони України імені Івана Черняховського, Київ

Анотація

Розглянуто шляхи побудови алгоритмів перетворення вхідних збурень складних систем у понятійні співвідношення для автоматизації процесу управління та підтримки прийняття рішення. Використовується співвідношення апарату нечіткої логіки для формалізації, обробки та прийняття рішення щодо застосування сигналів управління системою при реагуванні на зовнішні збурення.

Ключові слова: лінгвістичні моделі, нечіткі множини, теорія управління, вхідні збурення системи, управляючі сигнали.

Список використаної літератури (ДСТУ)
1. Карминский А. М. Контроллинг / А. М. Карминский, С. Г. Фалько, А. А. Жевага, Н. Ю. Иванова; под ред. А. М. Карминского, С. Г. Фалько. – 3-е изд. – Москва: ИД «ФОРУМ»: ИНФРА-М, 2013. ‒ 336 c.
2. Орлов А.И. Эконометрическая поддержка контроллинга инноваций. Нечеткий выбор / А. И. Орлов, Н. С. Загонова // Российское предпринимательство. ‒ 2004. ‒ №4. ‒ С. 54-57.
3. Орлов А. И. Организационно-экономическое моделирование: в 3 ч.: Ч.2. Экспертные оценки / А. И. Орлов. – Москва: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2011. ‒ 486 c.
4. Орлов А. И. Системная нечеткая интервальная математика – перспективное направление теоретический и вычислительной математики / А. И. Орлов, Е. В. Луценко // Политематический сетевой электронный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ). – Краснодар: КубГУА, 2013. ‒ №91(07). ‒ 53 c.
5. Заде Л. А. Нечеткие множества. Нечеткие системы и мягкие вычисления / Л. А. Заде // Information and Control. ‒ 2015. ‒ Т. 10. ‒ №1. ‒ С. 7-22.
6. Блюмин С. Л. Модели и методы принятия решений в условиях неопределенности / С. Л. Блюмин, И. А. Шуйкова. – Липецк: ЛЭГИ, 2001. ‒ 138 c.
7. Валландер Н. Нечеткие множества. Нечеткая логика / Н. Валландер. – 2004. ‒ 19 c.
8. Алиев Р.А. Производственные системы с искусственным интеллектом / Р. А. Алиев, Н. М. Абдикеев, М. М. Шахназаров. ‒ Москва: Радио и связь, 1990. ‒ 263 c.
9. Алиев Р.А. Идентификация и оптимальное управление нечеткими динамическими системами / Р. А. Алиев, Г. А. Мамедова // Известия АН: серия техническая кибернетика. ‒ 1993. ‒ № 6,
10. Kahraman C. Capital budgeting techniques using discounted fuzzy versus probabilistic cash flows / С. Kahraman, D. Ruan, E. Tolga // Information Sciences. ‒ 2002.
11. Willaeys D. Some properties of fuzzy discretization / D. Willaeys // Fuzzy Inf., IFAC Symp. Marseille, 19-21 July, 1983. ‒ Oxford, 1984.
12. Yamazaki Т. Self-organizing fuzzy controller / T. Yamazaki, M. Sugeno // Soc. Instrum. and Contr. Eng. ‒ 1984. ‒ №8.
13. Yager R. R. Fuzzy sets, probilities and decision / R. R. Yager // J. of Cybern. ‒ 1980. ‒ №10.
14. Yuxiang Wu. Mathematical model of multilayer estimation constructed in the framework of the theory of fuzzy sets / Yuxiang Wu // J. China Coal. Soc". ‒ 1985. ‒ №l.
15. Zimmermann H.J., Zysno P. Quantifying vagueness in decision models. "European Journal of Operational Reseach". ‒ 1985. ‒ №22.

Номер
№ 3 (2018)
Розділ
Статті