Критерий минимаксного сожаления в задаче принятия решений с нечетким множеством состояний окружающей среды

• Опубліковано в: : Кибернетика и вычислительная техника
• Дата: 2015
• Автори: Мащенко, С.О., Шушарин, Ю.В.
• Формат: Стаття
• Мова: Російська
• Опубліковано: Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН України та МОН України 2015
• Теми: Интеллектуальное управление и системы
• Онлайн доступ: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/110278
• Назва журналу: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Цитувати: Критерий минимаксного сожаления в задаче принятия решений с нечетким множеством состояний окружающей среды / С.О. Мащенко, Ю.В. Шушарин // Кибернетика и вычислительная техника. — 2015. — Вип. 180. — С. 34-44. — Бібліогр.: 3 назв. — рос.

Предлагается метод принятия решений в условиях неопределенности с нечетким множеством состояний окружающей среды, который основан на принципе минимаксного сожаления. Определено понятие нечеткого множества гарантированных сожалений, построена его функция принадлежности. Рассмотрен подход к выбору лучшей по полезности альтернативы со степенью принадлежности нечеткому множеству гарантированных сожалений не менее заданного числа. Пропонується метод прийняття рішень в умовах невизначеності з нечіткою множиною станів навколишнього середовища, який заснований на принципі мінімаксного жалю. Визначено поняття нечіткої множини гарантованих жалів, побудована її функція належності. Розглянуто підхід до вибору кращої за корисністю альтернативи за ступенем належності нечіткій множині гарантованих жалів не менше заданого числа. The purpose of the article is the application of the known minimax regret principle for construction of a fuzzy criterion of minimax regret in the conditions of uncertainties with the fuzzy set of environment states. It is suggested to estimate every alternative of the decision making problem by a fuzzy set of the guaranteed regrets, which can be obtained as a set of maximal values function of results utility on the fuzzy set of environment states.