Проверяемый текст
Романова, Людмила Ефимовна; Теория и методология конкурентного взаимодействия промышленных предприятий (Диссертация 2000)
[стр. 109]

можные состояния объекта принятия решений.
Ситуации, входящие в набор Ss , называются эталонными.
Каждой эталонной ситуации Sj экспертом ставится в соответствие решение R ,.

Затем для принятия решения необходимо перевести исходную совокупность качественных и количественных характеристик объекта в нечеткую ситуацию
So> сравнить ее с совокупностью эталонных ситуаций и найти наиболее близкую к возникшей.
Предполагается, что множество Ss полно, и эталонная ситуация
Ss существует для любой исходной ситуации So.
Соответственно найденной ситуации принимается решение Rj.
Для работы с конкретным объектом принятия решений необходимо определить признаки, характеризующие его, и значения, которые эти признаки могут принимать.
После этого необходимо определить функции принадлежности этих значений к базовому множеству признака.
Степень принадлежности Ц А (х) элемента х нечеткому множеству А интерпретируется как субъективная мера того, насколько элемент х соответствует понятию, смысл которого формализуется нечетким множеством А.
Под субъективной мерой, как правило, понимается определенная опросом эксперта степень соответствия элемента х понятию, формализуемому нечетким множеством А.
Существует два класса методов построения функций принадлежности множества А: прямые и косвенные.
Прямыми методами построения
функций принадлежности обычно называются такие, в которых степени принадлежности элементов множества X непосредственно задаются либо одним экспертом, либо группой экспертов.
Прямые методы как д
ш одного эксперта, так и для группы экспертов имеют один общий недостаток.
Человеку свойственно ошибаться, особенно в самооценке, поэтому результаты экспертного опроса имеют налет субъективизма.

Поэтому представляется целесообразным воспользоваться косвенными методами, позволяющими снизить уровень субъективного влияния на результаты построения
[стр. 246]

Для принятия решений необходимо сформировать набор эталонных ситуаций.
В дальнейшем лицо, принимающее управленческое решение, сравнивает возникающие ситуации с эталонными, пользуясь описаниями ситуаций.
При этом выясняется текущее состояние объекта и принимается соответствующее решение.
Такой принцип положен в основу ситуационной нечеткой модели принятия решений, которая действует следующим образом.
Заранее выявляется набор нечетких ситуаций Ss = {Sj, Sn}9 характеризующий возможные состояния объекта принятия решений.
Ситуации, входящие в набор Ss, называются эталонными.
Каждой эталонной ситуации S, экспертом ставится в соответствие решение R
j.
Затем для принятия решения необходимо перевести исходную совокупность качественных и количественных характеристик объекта в нечеткую ситуацию
S0y сравнить ее с совокупностью эталонных ситуаций и найти наиболее близкую в некотором смысле к возникшей.
Предполагается, что множество Ss полно, и эталонная ситуация
Sj существует для любой исходной ситуации S0.
Соответственно найденной ситуации принимается решение Rj.
Для работы с конкретным объектом принятия решений необходимо определить признаки, характеризующие его, и значения, которые эти признаки могут принимать.
После этого необходимо определить функции принадлежности этих значений к базовому множеству признака.
Степень принадлежности цА(х) элемента х нечеткому множеству А интерпретируется как субъективная мера того, насколько элемент х соответствует понятию, смысл которого формализуется нечетким множеством А.
Под субъективной мерой, как правило, понимается определенная опросом эксперта степень соответствия элемента х понятию, формализуемому нечетким множеством А.
Существует два класса методов построения функций принадлежности множества А: прямые и косвенные.
Прямыми методами построения


[стр.,247]

функций принадлежности обычно называются такие, в которых степени принадлежности элементов множества X непосредственно задаются либо одним экспертом, либо группой экспертов.
Прямые методы как для
одного эксперта, так и для группы экспертов имеют один общий недостаток.
Человеку свойственно ошибаться, особенно в самооценке, поэтому результаты экспертного опроса имеют налет субъективизма.

Косвенные методы основаны на более осторожном использовании человека в качестве «измерительного прибора».
Они применяются для снижения субъективного влияния на результаты построения функции принадлежности за счет разбиения общей задачи определения степени принадлежности для каждого элемента х е X на ряд более простых подзадач.
Наиболее эффективной для этой группы является процедура построения функции принадлежности jхА на основе количественного парного сравнения степеней принадлежности элементов множества X каждому из значений.
В результате опроса эксперта получается матрица M =jjm ijjn, (4 .2 ) где п число точек, в которых сравнивается степень принадлежности (элементы дискретного множества X).
Число mtj характеризует величину отношения рд (xj) к рА(xj).
При изменении условий принятия решения для коррекции построенных функций принадлежности требуется корректировка нечетких множеств, описывающих значения лингвистических переменных, с целью сохранения адекватности модели объекту, а значит новый опрос экспертов и построение новых функций принадлежности.
Чтобы избежать этого, осуществляется переход к так называемым универсальным шкалам измерения значений оцениваемых параметров.
Универсальная шкала строится на отрезке (0; 1] и представляет собой ряд кривых, соответствующих значениям признаков.

[Back]