|
построения алгебры событий, элементом которой является "простое событие"). Из-за отсутствия или даже принципиальной невозможности получения представительной статистики законы распределения случайных величин параметров моделей определяются на основе допущения о справедливости предельных теорем теории вероятностей. Известно, что такое допущение может привести к существенному завышению (в 2...3 раза) рассчитываемых параметров только из-за различий принимаемых законов распределения случайных величин при равенстве их первых начальных моментов [32]. Субъективизм в использовании вероятностной меры, в конечном итоге, приводит к расхождению, порой довольно существенному, получаемых на моделях результатов и экспериментальных данных [14,38]. Изложенные выше недостатки вероятностных подходов делают актуальной проблему адекватной формализации моделей прагматических свойств объектов (под прагматическим свойством объекта будем понимать латентную, непосредственно не измеряемую величину, соответствующую целевой установке конкретной функциональной системы, уровень которых собственно и является информацией, необходимой для принятия решения. Принципиальными преимуществами предлагаемого подхода к решению задач поддержки принятия решения в условиях неопределенности являеотся: 1) сокращение объема исходных данных вследствие отказа от излишне детализированного представления условий жизнедеятельности объектов; 2) уменьшение субъективизма при выборе критериев оценки качества (эффективности), что обусловлено уменьшением числа рассматриваемых параметров ее развития; 3) относительная простота и наглядность интерпретации получаемых результатов вследствие отказа от вероятностного представления процессов, которые не имеют стохастической природы; 56 |
Из-за отсутствия или даже принципиальной невозможности получения представительной статистики законы распределения случайных величин параметров моделей определяются на основе допущения о справедливости предельных теорем теории вероятностей. Известно, что такое допущение может привести к существенному завышению (в 2...3 раза) рассчитываемых параметров только из-за различий принимаемых законов распределения случайных величин при равенстве их первых начальных моментов [32]. Субъективизм в использовании вероятностной меры, в конечном итоге, приводит к расхождению, порой довольно существенному, получаемых на моделях результатов и экспериментальных данных [14,38]. Изложенные выше недостатки вероятностных подходов делают актуальной проблему адекватной формализации моделей прагматических свойств объектов (под прагматическим свойством объекта будем понимать латентную, непосредственно не измеряемую величину, соответствующую целевой установке конкретной функциональной системы, уровень которых собственно и является информацией, необходимой для принятия решения. Принципиальными преимуществами предлагаемого подхода к решению задач поддержки принятия решения в условиях неопределенности являются: 1) сокращение объема исходных данных вследствие отказа от излишне детализированного представления условий жизнедеятельности объектов; 2) уменьшение субъективизма при выборе критериев оценки качества (эффективности), что обусловлено уменьшением числа рассматриваемых параметров ее развития; 3) относительная простота и наглядность интерпретации получаемых результатов вследствие отказа от вероятностного представления процессов, которые не имеют стохастической природы; 4) повышение содержательности и достоверности получаемых результатов в силу отказа от значительного количества необоснованных допущений, которые вынужденно принимаются для снятия неопределенности. 53 |