ОЦІНКА ВЛАСТИВОСТЕЙ ТЕХНОЛОГІЧНИХ СИСТЕМ ІЗ ВИКОРИСТАННЯМ НЕЧІТКИХ МНОЖИН

Автор(и)

  • Vladimir Beskorovainyi Харківський національний університет радіоелектроніки http://orcid.org/0000-0001-7930-3984
  • Heorhii Berezovskyi Харківський національний університет радіоелектроніки http://orcid.org/0000-0001-7277-1531

DOI:

https://doi.org/10.30837/2522-9818.2017.1.014

Ключові слова:

технологічна система, критерії якості, багатокритеріальна оптимізація, нечітка множина, функція приналежності

Анотація

Предметом дослідження в статті є процес оцінки властивостей технологічних систем на етапах їхнього проектування та реінжинірингу. Мета – підвищення ефективності процедур багатокритеріальної оцінки варіантів побудови технологічних систем з використанням апарату нечітких множин. Завдання: провести пошук нових чи внесення змін до відомих функцій приналежності нечітких множин «кращий варіант побудови технологічної системи» за частковими критеріями в напрямку зниження складності процедур обчислення їх значень; виконати порівняльний аналіз часової складності та точності апроксимації переваг особи, що приймає рішення, за допомогою монотонних функцій приналежності; дати рекомендації щодо практичного використання монотонних функцій приналежності в системах підтримки прийняття рішень. Використовуються загальнонаукові методи: прийняття рішень, теорії корисності, нечітких множин, ідентифікації. Отримані такі результати. У статті подана розроблена авторами модель переваг особи, що приймає рішення, для оцінки окремих властивостей технологічних систем з використанням функції приналежності нечітким множинам, що дозволяє реалізувати як лінійні, так і нелінійні (опуклі, увігнуті, S-образні і Z-образні) залежно від значень часткових критеріїв. Проведене експериментальне дослідження виявило її переваги за показниками точності та часової складності в порівнянні з функціями Гауса, Харрінгтона, логістичною функцією, склейками ступеневих функцій і їх модифікаціями. Запропоновано прийоми, що знижують часову складність процедур обчислення значень функцій приналежності. Висновки. У результаті аналізу відомих функцій приналежності нечітких множин встановлено, що вони недостатньо адекватно відображають переваги особи, що приймає рішення, для характеристик систем близьких до екстремальних значень і мають відносно високу обчислювальну складність. Запропонована функція приналежності та спосіб її обчислення дозволяють підвищити адекватність моделей багатофакторного оцінювання та суттєво знизити часову складність процедур обчислення її значень. Практичне використання запропонованої функції приналежності в системах підтримки прийняття проектних і управлінських рішень дозволить практично без втрати точності отримувати розв’язки задач багатофакторного оцінювання та вибору набагато більшої розмірності або з меншими витратами обчислювальних ресурсів.

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Біографії авторів

Vladimir Beskorovainyi, Харківський національний університет радіоелектроніки

профессор кафедры системотехники

Heorhii Berezovskyi, Харківський національний університет радіоелектроніки

студент кафедри штучного інтелекту

Посилання

Averchenkov, V. I., Kazakov, Yu. M. (2011), Automation of the design of technological processes, FLINTA, Moscow, 229 p.

Kryuchkovsky, V., Petrov, E., Sokolova, N., Khodakov, V., Petrova, E. (ed.) (2011), Introspective analysis. Methods and means of expert evaluation, Grin DS, Kherson, 168 p.

Ovezgeldyev O., Petrov E., Petrov K. (2002), Synthesis and identification of models of multifactor estimation and optimization, Naukova Dumka, Kyiv, 161 p.

Greco, S., Ehrgott, M., Figueira, J. (2016), Multiple Criteria Decision Analysis - State of the Art Surveys, Springer, New York, 1346 p.

Kaliszewski, I., Miroforidis, I., Podkopaev, D. (2016), Multiple Criteria Decision Making by Multiobjective Optimization - A Toolbox, Springer, New York, 142 p.

Kaliszewski, I., Kiczkowiak, T., Miroforidis, J. (2016), "Mechanical design, Multiple Criteria Decision Making and Pareto optimality gap", Engineering Computations, Vol. 33 (3), pp. 876-895.

Ruskin, L. G., Gray, O. V. (2008), Fuzzy Mathematics. Fundamentals of the theory. Applications, Parus, Kharkov, 352 p.

Petrov, K. E, Kryuchkovsky,V. V. (2009), Comparative structural-parametric identification of models of scalar multivariate estimation, Oldi-plus, Kherson, 294 p.

Kryuchkovsky, V., Petrov, E., Sokolova, N., Khodakov, V. (2013), Introduction to the normative theory of decision-making, Grin DS, Kherson, 284 p.

Petrov, E., Brynza, N., Kolesnik, L., Pisklakova, O. (2014), Methods and models of decision-making under conditions of multi-criteria and uncertainty, Grin DS, Kherson, 192 p.

Petrov, E. G, Beskorovainy, V., Pisklakova, V. (1997), "Formation of utility functions of particular criteria in multicriteria estimation problems", Radioelectronics and Informatics, No. 1, pp. 71-73.

Beskorovayny, V. V, Soboleva, E. V (2010), "Identification of the partial utility of multifactorial alternatives using S-shaped functions", Bionics of Intellect, No. 10, pp. 50-54.

Beskorovainy, V. V, Trofimenko, I. V (2006), "Structural-parametric identification of models of the bug-factoring estimation", Armament systems and military equipment, No. 3 (7), pp. 56-59.

##submission.downloads##

Опубліковано

2017-09-01

Як цитувати

Beskorovainyi, V. і Berezovskyi, H. (2017) «ОЦІНКА ВЛАСТИВОСТЕЙ ТЕХНОЛОГІЧНИХ СИСТЕМ ІЗ ВИКОРИСТАННЯМ НЕЧІТКИХ МНОЖИН», СУЧАСНИЙ СТАН НАУКОВИХ ДОСЛІДЖЕНЬ ТА ТЕХНОЛОГІЙ В ПРОМИСЛОВОСТІ, (1 (1), с. 14–20. doi: 10.30837/2522-9818.2017.1.014.

Статті цього автора (авторів), які найбільше читають