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 |
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 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. |