Cybernetics And Systems Analysis logo
Інформація редакції Аннотації статей Автори Архів
Кібернетика та Системний Аналіз
Міжнародний Науково-Теоретичний Журнал
-->

DOI 10.34229/KCA2522-9664.24.4.8
УДК 681.5.015:007

О.П. РОТШТЕЙН
Єрусалимський технологічний коледж, Єрусалим, Ізраїль;
Донецький національний університет імені Василя Стуса, Вінниця, Україна,
rothstei@g.jct.ac.il

О.В. ЗЕЛІНСЬКА
Донецький національний університет імені Василя Стуса, Вінниця, Україна,
o.zelinska@donnu.edu.ua

В.П. КАМІНСЬКИЙ
Донецький національний університет імені Василя Стуса, Вінниця, Україна,
kaminskyi.v@donnu.edu.ua


ОПТИМІЗАЦІЯ ПОКАЗНИКІВ ЯКОСТІ ПРОДУКЦІЇ
В СИСТЕМІ «ВИРОБНИК-СПОЖИВАЧ» НА ОСНОВІ НЕЧІТКИХ
КОГНІТИВНИХ КАРТ І ГЕНЕТИЧНОГО АЛГОРИТМУ

Анотація. Запропоновано підхід до постановки та розв’язання задачі оптимального вибору вимог до показників якості продукції з урахуванням інтересів виробника та споживача. Постановку задачі здійснено в термінах математичного програмування. Критерієм оптимізації є максимум близькості між рівнем привабливості товару і бажанням його придбати; керованими змінними є рівні показників, специфічних для виробника та споживача; обмеженнями є домовленості щодо необхідних рівнів показників, спільних для виробника та споживача. Для побудови залежностей, що входять у цільову функцію, використано нечіткі когнітивні карти, а оптимальні розв’язки знайдено за допомогою генетичного алгоритму. Підхід проілюстровано прикладом робота-пилососа, який є одним із побутових застосувань технології штучного інтелекту, що найбільше продаються.

Ключові слова: якість продукції, параметри якості, виробник, споживач, оптимізація, нечітка когнітивна карта, генетичний алгоритм, робот-пилосос.


повний текст

СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ

  1. Rotshtein A., Katelnikov D. Fuzzy cognitive map vs regression. Cybernetics and Systems Analysis. 2021. Vol. 57, N 1. P. 605–616. doi.org/10.1007/s10559-021-00385-3.

  2. Yoon B.S., Jetter A.J. Investigation of different perspectives between developers and customers: robotic vacuum cleaners. Proc. PICMET ’14 Conference: Portland International Center for Management of Engineering and Technology; Infrastructure and Service Integration (27–31 July 2014, Portland, USA). Portland, 2014. P. 2307–2313.

  3. Rotshtein A. Reliability-based design of human performance conditions using fuzzy perfection. Cybernetics and Systems Analysis. 2019. Vol. 55, N 2. P. 240–252. doi.org/10.1007/s10559-019-00128-5.

  4. Kosko B. Fuzzy cognitive maps. International Journal of Man-Machine Studies. 1986. Vol. 24, Iss. 1. P. 65-75. doi.org/10.1016/S0020-7373(86)80040-2 .

  5. Zadeh L. Fuzzy sets. Information and Control. 1965. Vol. 8, N 3. P. 338–353.

  6. Rotshtein A., Katelnikov D., Pustylnik L., Polin B. Reliability analysis of man-machine systems using fuzzy cognitive mapping with genetic tuning. Risk Analysis. 2022. Vol. 43, N 1. P. 1–19.

  7. Gen M., Cheng R. Genetic algorithms and engineering design. New York: John Willey & Sons, 1997.




© 2024 Kibernetika.org. All rights reserved.