Критерий минимаксного сожаления в задаче принятия решений с нечетким множеством состояний окружающей среды
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 луч...
Gespeichert in:
| Veröffentlicht in: | Кибернетика и вычислительная техника |
|---|---|
| Datum: | 2015 |
| Hauptverfasser: | Мащенко, С.О., Шушарин, Ю.В. |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Russian |
| Veröffentlicht: |
Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН України та МОН України
2015
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/110278 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Zitieren: | 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. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of UkraineÄhnliche Einträge
-
Обобщение критерия Гермейера в задаче принятия решений в условиях неопределенности с нечётким множеством состояний природы
von: Мащенко, С.О.
Veröffentlicht: (2012) -
Обобщенная задача принятия решений в условиях неопределенности с нечетким множеством состояний природы
von: Мащенко, С.О.
Veröffentlicht: (2012) -
Максимизирующие альтернативы в задаче принятия решений с целевым нечетким множеством типа-2
von: Мащенко, С.О.
Veröffentlicht: (2019) -
Эффективные альтернативы задач принятия решений с нечетким множеством отношений предпочтения
von: Мащенко, С.О., et al.
Veröffentlicht: (2013) -
Сумма дискретных нечетких чисел с нечетким множеством слагаемых
von: Мащенко, С.О.
Veröffentlicht: (2021)