Использование Z-чисел для поддержки принятия решений в условиях высокой степени неопределенности

Статья в сборнике статей
Сборник статей «Экономика и управление: реалии и перспективы»
Creative commons logo
Опубликовано в:
Сборник статей «Экономика и управление: реалии и перспективы»
Автор:
Полещук О. М. 1
Рубрика:
Математические методы и информационные технологии в экономике
Страницы:
92-96
Получена: 18.05.2018

Рейтинг:
Статья просмотрена:
3306 раз
Размещено в:
РИНЦ
1 ФГБОУ ВО «Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана»
Для цитирования:
Полещук О. М. Использование Z-чисел для поддержки принятия решений в условиях высокой степени неопределенности: сборник статей. // Экономика и управление: реалии и перспективы : сборник статей – Чебоксары: «Лару-тăру» («Среда») издательство çурчě, 2018. – pp. 92-96. – ISBN 978-5-6040294-3-5.

Аннотаци

В настоящее время все больше внимания уделяется проблеме выбора оптимального решения в условиях неопределенности высокого порядка, которая свойственна задачам экономической сферы. Для формализации таких неопределенностей в 2011 году профессор Лотфи Заде ввел понятие Z-числа, которое является упорядоченной парой нечетких чисел Z = (A, B). В этой паре  A – ограничение на значения некоторой нечеткой переменной X ( X есть A ), а B представляет собой оценку уверенности в том, что X есть A . В статье рассмотрен практический пример, который показывает эффективность использования Z-чисел для принятия решений в условиях высокой степени неопределенности.

Список литературы

  1. 1. Zadeh L.A. A Note on Z-numbers // Information Sciences. – 2011. – №181. – P. 2923–2932.
  2. 2. Zadeh L.A. Generalized theory of uncertainty (GTU)-principal concepts and ideas // Computational Statistics & Data Analysis. – 2006. – №51 (1). – P. 15–46.
  3. 3. Полещук О.М. Z-числа и их новые возможности для моделирования реального мира / О.М. Полещук, Т.М. Чернова // Современные проблемы физико-математического образования: Сборник материалов VI Международной заочной научно-технической конференции. Государственный гуманитарно-технологический университет. – 2016. – С. 33–35.
  4. 4. Полещук О.М. О развитии систем обработки нечеткой информации на базе полных ортогональных семантических пространств // Вестник Московского государственного университета леса – Лесной вестник. – 2003. – №1. – С. 112–117.
  5. 5. Aliev R.R. Expected utility based decision making under Z-information and its application / R.R. Aliev, D.A.T. Mraiziq, O.H. Huseynov // Comput. Intell. Neurosci. – 2015. – №4. – P. 21–32.
  6. 6. Полещук О.М. Математическая модель обработки экспертных оценок // Вестник Московского государственного университета леса – Лесной вестник. –2005. – №6. – С. 161–163.
  7. 7. Poleshuk O.M. Multiple hybrid regression for fuzzy observed data / O.M. Poleshuk, E.G. Komarov // Annual Conference of the North American Fuzzy Information Processing Society – NAFIPS'2008. – 2008. – С. 4531224.
  8. 8. Полещук О.М. Некоторые подходы к моделированию системы управления образовательным процессом // Телекоммуникации и информатизация образования. – 2002. – №3. – С. 4.

Комментарии(0)

При добавлении комментария укажите:
  • степень актуальности публикуемого материала;
  • общую оценку (оригинальность и актуальность темы, полнота, глубина, всесторонность раскрытия темы, логичность, связность, доказательность, структурная упорядоченность, характер и достоверность примеров, иллюстративного материала, убедительность выводов);
  • недостатки, недочеты;
  • вопросы и пожелания Автору.