Развитие метода прогнозного графа в условиях неполноты и неточности экспертных оценок

• Опубліковано в: : Кибернетика и системный анализ
• Дата: 2018
• Автор: Самохвалов, Ю.Я.
• Формат: Стаття
• Мова: Russian
• Опубліковано: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2018
• Теми: Системний аналіз
• Онлайн доступ: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/144834
• Назва журналу: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Цитувати: Развитие метода прогнозного графа в условиях неполноты и неточности экспертных оценок / Ю.Я. Самохвалов // Кибернетика и системный анализ. — 2018. — Т. 54, № 1. — С. 84–92. — Бібліогр.: 9 назв. — рос.

Рассмотрены механизмы обработки нечетких экспертных оценок при прогнозировании времени и путей решения научно-технических проблем. Предложена функция распределения вероятности времени выполнения работ, позволяющая по совокупности дискретных интервальных бета-распределений построить интегральное непрерывное распределение случайной величины на всей области ее определения. В качестве меры согласованности нечетких оценок используется коэффициент вариации левых и правых границ временнПх интервалов. Описано применение метода Монте-Карло для определения ожидаемых затрат. Розглянуто механізми оброблення нечітких експертних оцінок для прогнозування часу і шляхів розв’язання науково-технічних проблем. Запропоновано функцію розподілу ймовірності часу виконання робіт, яка дозволяє за сукупністю дискретних інтервальних бета-розподілів побудувати інтегральний неперервний розподіл випадкової величини на всій області її визначення. Як міру узгодженості нечітких оцінок використовують коефіцієнт варіації лівих і правих меж часових інтервалів. Описано застосування методу Монте-Карло для визначення очікуваних витрат. The author considers the mechanisms to process fuzzy experts’ assessments in forecasting the time and possible solutions of scientific problems. The distribution function of the execution time probability is proposed. This function allows construct the continuous, integral distribution of a random variable on its total domain, based on the aggregate of discrete interval beta-distributions. As the matching measure of the fuzzy assessments, the coefficient of variation of the left and right limits of the time interval is used. The application of the Monte-Carlo method to find the expected expenses for the problem solution is described.