Решение задачи распредиления инвестиций на основе нечеткого логического вывода

• Veröffentlicht in: Системні дослідження та інформаційні технології
• Datum: 2003
• Hauptverfasser: Коршевнюк, Л.А., Бидюк, П.И.
• Format: Artikel
• Sprache: Russian
• Veröffentlicht: Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України 2003
• Schlagworte: Проблеми прийняття рішень і управління в економічних, технічних, екологічних і соціальних системах
• Online Zugang: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/50267
• Назва журналу: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Zitieren: Решение задачи распредиления инвестиций на основе нечеткого логического вывода / Л.А. Коршевнюк, П.И. Бидюк // Систем. дослідж. та інформ. технології. — 2003. — № 2. — С. 34-42. — Бібліогр.: 9 назв. — рос.

Рассмотрена задача выбора проектов для финансирования и распределения ограниченных бюджетных ресурсов между выбранными проектами с помощью теории нечетких множеств. Ее решение основано на нечетком логическом выводе. Предложенный подход учитывает числовые и нечеткие экспертные оценки проектов. В основу алгоритма выбора положено множество правил, которые могут модифицироваться в зависимости от специфики проектов. Приведен пример. Розглядається задача вибору проектів для фінансування та розподілу обмежених бюджетних ресурсів між вибраними проектами за допомогою результатів теорії нечітких множин. Запропоновано підхід на основі нечіткого логічного виводу, який дозволяє враховувати чіткі та нечіткі експертні оцінки альтернативних проектів. В основу алгоритму вибору покладено множину правил, яка може змінюватись в залежності від специфіки проектів, що розглядаються. Наведено приклад використання запропонованого підходу. The problem of alternative project selection for further implementation and distribution of restricted budget resources between the projects is considered. This problem is solved by making use of some results of development of fuzzy set theory, i.e., fuzzy logical inference. The approach proposed allows to take into consideration exact and fuzzy.