DOI
10.34229/KCA2522-9664.26.1.8
УДК 681.5.015:656.078
О.П. РОТШТЕЙН
Донецький національний університет імені Василя Стуса, Вінниця, Україна;
Академічний центр Лева, Єрусалимський технологічний коледж, Єрусалим, Ізраїль,
rothstei@g.jct.ac.il
А.А. КАШКАНОВ
Вінницький національний технічний університет, Вінниця, Україна,
a.kashkanov@vntu.edu.ua
О.В. ЗЕЛІНСЬКА
Вінницький державний педагогічний університет імені Михайла Коцюбинського, Вінниця, Україна,
o.zelinska@donnu.edu.ua
Д.І. КАТЄЛЬНІКОВ
Вінницький національний технічний університет, Вінниця, Україна,
fuzzy2dik@gmail.com
НЕЧІТКИЙ СЦЕНАРНИЙ АНАЛІЗ УЗАГАЛЬНЕНИХ
ДИНАМІЧНИХ СИСТЕМ
Анотація. Запропоновано підхід до інтеграції нечіткої когнітивної карти (НКК) та принципу прийняття рішень в умовах невизначеності Беллмана–Заде для вибору варіантів керування узагальненою динамічною системою з урахуванням взаємних впливів критеріїв та керованих змінних. Для узгодження результатів моделювання за допомогою НКК та аксіоматики принципу Беллмана–Заде введено функцію належності до перфектності (наближення до оптимального значення), що забезпечує агрегацію вектора критеріїв за допомогою перетину відповідних нечітких множин. Запропонований підхід проілюстровано прикладом порівняння сценаріїв керування надійністю автотранспортного підприємства.
Ключові слова: узагальнена динамічна система, взаємодія змінних, сценарне моделювання, нечітка когнітивна карта, принцип Беллмана–Заде, автотранспортне підприємство.
повний текст
СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ
- 1. Глушков В.М. Введение в АСУ. Киев: Техника, 1974. 320 с.
- 2. Bellman R.E., Zadeh L.A. Decision making in a fuzzy environment. Management Science. 1970. Vol. 17, N 4. P. B141–B164. https://doi.org/10.1287/mnsc.17.4.B141.
- 3. Saaty T.L. The analytic hierarchy process: Planning, priority setting, resource allocation. New York: McGraw-Hill, 1980. 287 p.
- 4. Борисов А.Н., Крумберг О.А., Федоров И.П. Принятие решений на основе нечетких моделей. Примеры использования. Рига: Зинатне, 1990. 184 с.
- 5. Rotshtein A.P., Rakytyanska H.B. Fuzzy evidence in identification, forecasting and diagnosis. Heidelberg: Springer, 2012. 314 p. https://doi.org/10.1007/978-3-642-25786-5.
- 6. Rotshtein A.P. Fuzzy multicriteria choice among alternatives: Worst-case approach. Journal of Computer and Systems Sciences International. 2009. Vol. 48. P. 379–383. https://doi.org/10.1134/S106423070903006X.
- 7. Kosko B. Fuzzy cognitive maps. International Journal of Man-Machine Studies. 1986. Vol. 24, Iss. 1. P. 65–75. https://doi.org/10.1016/S0020-7373(86)80040-2.
- 8. Rotshtein A., Katielnikov D., Kashkanov A. A fuzzy cognitive approach to ranking of factors affecting the reliability of man-machine systems. Cybernetics and Systems Analysis. 2019. Vol. 55, N 6. P. 958–966. https://doi.org/10.1007/s10559-019-00206-8.
- 9. Rotshtein A.P., Katelnikov D.I. Fuzzy cognitive map vs regression. Cybernetics and Systems Analysis. 2021. Vol. 57, N 4. P. 605–616. https://doi.org/10.1007/s10559-021-00385-3.
- 10. 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, Iss. 5. P. 958–978. https://doi.org/10.1111/risa.13959.
- 11. Rotshtein A., Yosef A., Neskorodeva T., Katielnikov D. Fuzzy cognitive map and mean square method in empirical modeling: Application in economics. Expert Systems with Applications. 2024. Vol. 247. Article number 123176. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2024.123176.
- 12. Zadeh L.A. Fuzzy sets. Information and Control. 1965. Vol. 8, Iss. 3. P. 338–353. https://doi.org/10.1016/S0019-9958(65)90241-X.
- 13. Rotshtein A. Reliability-based design of human performance conditions using fuzzy perfection. Cybernetics and Systems Analysis. 2019. Vol. 55, N 2. P. 240–252. https://doi.org/10.1007/s10559-019-00128-5.
- 14. Сафонов И.В. Оптимизационное проектирование структурно-алгоритмических систем. Киев: Знание, 1978. 36 с.
- 15. Yager R. Multiple objective decision-making using fuzzy sets. International Journal of Man-Machine Studies. 1977. Vol. 9, Iss. 4. P. 375–382. https://doi.org/10.1016/S0020-7373(77)80008-4.
