Бекмуратов Т.Ф. Мухамедиева Д.Т.
Один подход к решению некорректных задач оценки риска при нечеткой исходной информации
Докладчик: Бекмуратов Т.Ф.
Для сложных процессов, характеризующихся неопределенностью (неточностью, нестохастичностью, неполнотой, нечеткостью) в исходной информации и ситуациях внешней и внутренней среды, обычно не представляется возможность построения простых адекватных математических моделей. Информация о параметрах таких процессов выражается экспертами в виде слов и предложений, т.е. в лингвистической форме. В таких случаях целесообразно применять системы моделирования, принятия решений и управления, использующие средства технологии мягких вычислений (Soft Computing).
С возрастанием сложности системы возникает трудность, связанная с определением корректного множества правил и функций принадлежности для адекватного описания поведения системы. Нечеткие системы страдают недостатками извлечения дополнительных знаний по результатам эксперимента и корректировки нечетких правил для улучшения качества функционирования системы. При оценке альтернативных вариантов принятия решений по оценке риска в условиях неопределенности возникает проблема разработки нечетких моделей, основанных на нечетких правилах вывода. Но универсального метода для построения нечетких оценочных моделей не существует. Преимущество нечеткой логики заключается в возможности использования экспертных знаний о данном объекте в виде “если «входы», то «выходы»”. В процессе разработки нечеткой модели оценки риска на основе выводов нечетких правил исследователи часто сталкиваются с проблемой нахождения приближенных решений некорректных задач. Следует отметить, что методы, предназначенные для решения некорректных задач систем поддержки принятия решений, разработаны лишь для ряда частных случаев моделей (например, для моделей, основанных на классической логике). Вместе с тем общего подхода к решению задач нечёткой логики для произвольных нечётких систем не существует.
Рассматривается один подход к решению некорректных задач оценки риска при нечеткой исходной информации. Показано, что решение задачи оптимизации слабоформализуемых процессов на основе нечетко-множественного подхода позволяет получить оптимальные решения задач оценки и прогнозирования риска.
К списку докладов