Об информационных технологиях принятия решений в задачах оценки состояния территорий

В работе получили дальнейшее развитие методы оценивания сложных объектов, функционирующие в нечетком пространстве состояний. Методы отличаются использованием средств оптимизации индексов нечеткости с последующим упорядочением множества факторов и выбора альтернатив на множестве решений по критери...

Повний опис

Збережено в:

Бібліографічні деталі
Дата:	2010
Автори:	Кучеренко, Е.И., Глушенкова, И.С.
Формат:	Стаття
Мова:	Russian
Опубліковано:	Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2010
Назва видання:	Штучний інтелект
Теми:	Интеллектуальные системы планирования, управления, моделирования и принятия решений
Онлайн доступ:	https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/56563
Теги:	Додати тег Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:	Об информационных технологиях принятия решений в задачах оценки состояния территорий / Е.И. Кучеренко, И.С. Глушенкова // Штучний інтелект. — 2010. — № 3. — С. 489-493. — Бібліогр.: 6 назв. — рос.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine

id	nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-56563
record_format	dspace
spelling	nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-565632025-02-09T13:37:34Z Об информационных технологиях принятия решений в задачах оценки состояния территорий Про інформаційні технології прийняття рішень у задачах оцінювання стану територій On Information Technologies of Decision-mabeing in Tasks of Estimation of Territories’ State Кучеренко, Е.И. Глушенкова, И.С. Интеллектуальные системы планирования, управления, моделирования и принятия решений В работе получили дальнейшее развитие методы оценивания сложных объектов, функционирующие в нечетком пространстве состояний. Методы отличаются использованием средств оптимизации индексов нечеткости с последующим упорядочением множества факторов и выбора альтернатив на множестве решений по критерию минимума временных затрат. Перспективным направлением дальнейших исследований является совершенствование критериев, методов, алгоритмов и программного обеспечения на множестве альтернатив при принятии ответственных решений. В роботі отримали подальший розвиток методи оцінювання складних об’єктів, що функціонують в нечіткому просторі станів. Методи відрізняються використанням засобів оптимізації індексів нечіткості з подальшим упорядкуванням множини факторів та вибору альтернатив на множині рішень за критерієм мінімуму витрат. Перспективним напрямком подальших досліджень є удосконалення критеріїв, методів, алгоритмів та програмного забезпечення на множині альтернатив у прийнятті відповідальних рішень. The methods of estimation of complex objects, functioning in a fuzzy state space. Are developed methods differ in the use of optimization the fuzziness indexes, by ordering a set of factors and selection of alternatives on the set of solutions for the criterion of minimum expenditure of time. The promising direction for further research is refinement of the criteria, methods, algorithms and software on the set of alternatives in making responsible decisions. 2010 Article Об информационных технологиях принятия решений в задачах оценки состояния территорий / Е.И. Кучеренко, И.С. Глушенкова // Штучний інтелект. — 2010. — № 3. — С. 489-493. — Бібліогр.: 6 назв. — рос. 1561-5359 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/56563 681.518.2 ru Штучний інтелект application/pdf Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
institution	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection	DSpace DC
language	Russian
topic	Интеллектуальные системы планирования, управления, моделирования и принятия решений Интеллектуальные системы планирования, управления, моделирования и принятия решений
spellingShingle	Интеллектуальные системы планирования, управления, моделирования и принятия решений Интеллектуальные системы планирования, управления, моделирования и принятия решений Кучеренко, Е.И. Глушенкова, И.С. Об информационных технологиях принятия решений в задачах оценки состояния территорий Штучний інтелект
description	В работе получили дальнейшее развитие методы оценивания сложных объектов, функционирующие в нечетком пространстве состояний. Методы отличаются использованием средств оптимизации индексов нечеткости с последующим упорядочением множества факторов и выбора альтернатив на множестве решений по критерию минимума временных затрат. Перспективным направлением дальнейших исследований является совершенствование критериев, методов, алгоритмов и программного обеспечения на множестве альтернатив при принятии ответственных решений.
format	Article
author	Кучеренко, Е.И. Глушенкова, И.С.
author_facet	Кучеренко, Е.И. Глушенкова, И.С.
author_sort	Кучеренко, Е.И.
title	Об информационных технологиях принятия решений в задачах оценки состояния территорий
title_short	Об информационных технологиях принятия решений в задачах оценки состояния территорий
title_full	Об информационных технологиях принятия решений в задачах оценки состояния территорий
title_fullStr	Об информационных технологиях принятия решений в задачах оценки состояния территорий
title_full_unstemmed	Об информационных технологиях принятия решений в задачах оценки состояния территорий
title_sort	об информационных технологиях принятия решений в задачах оценки состояния территорий
publisher	Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
publishDate	2010
topic_facet	Интеллектуальные системы планирования, управления, моделирования и принятия решений
url	https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/56563
citation_txt	Об информационных технологиях принятия решений в задачах оценки состояния территорий / Е.И. Кучеренко, И.С. Глушенкова // Штучний інтелект. — 2010. — № 3. — С. 489-493. — Бібліогр.: 6 назв. — рос.
series	Штучний інтелект
work_keys_str_mv	AT kučerenkoei obinformacionnyhtehnologiâhprinâtiârešenijvzadačahocenkisostoâniâterritorij AT glušenkovais obinformacionnyhtehnologiâhprinâtiârešenijvzadačahocenkisostoâniâterritorij AT kučerenkoei proínformacíjnítehnologííprijnâttâríšenʹuzadačahocínûvannâstanuteritoríj AT glušenkovais proínformacíjnítehnologííprijnâttâríšenʹuzadačahocínûvannâstanuteritoríj AT kučerenkoei oninformationtechnologiesofdecisionmabeingintasksofestimationofterritoriesstate AT glušenkovais oninformationtechnologiesofdecisionmabeingintasksofestimationofterritoriesstate
first_indexed	2025-11-26T07:35:25Z
last_indexed	2025-11-26T07:35:25Z
_version_	1849837519176204288
fulltext	«Штучний інтелект» 3’2010 489 5К УДК 681.518.2 Е.И. Кучеренко1, И.С. Глушенкова2 1Харьковский национальный университет радиоэлектроники, Украина 2Харьковская национальная академия городского хозяйства, Украина Об информационных технологиях принятия решений в задачах оценки состояния территорий В работе получили дальнейшее развитие методы оценивания сложных объектов, функционирующие в нечетком пространстве состояний. Методы отличаются использованием средств оптимизации индексов нечеткости с последующим упорядочением множества факторов и выбора альтернатив на множестве решений по критерию минимума временных затрат. Перспективным направлением дальнейших иссле- дований является совершенствование критериев, методов, алгоритмов и программного обеспечения на множестве альтернатив при принятии ответственных решений. Введение Важным аспектом принятия предварительных оперативных оценок о состоянии пространственно распределенных объектов землепользования является отсутствие ис- ходных данных о состоянии объекта. На состояние объекта влияет множество факторов, оценка и анализ которых является сложной проблемой из-за отсутствия априорных данных. К ним в первую очередь следует отнести многоаспектность, разноплановость и многокритериальность множества существующих факторов, которые функционируют в условиях неопределенности нечеткого пространства состояний. В настоящее время актуальным является использование алгебры нечетких вычислений как инструмента в принятии ответственных решений в условиях неопределенности [1], [2]. Задача ста- новится также чрезвычайно важной из-за отсутствия эффективного математического аппарата, направленного на оперативное решение поставленных проблем, что вызывает дополнительный интерес к их решению. Целью данной работы является разработка подходов к нахождению целенаправ- ленных оперативных решений, позволяющих оценить состояние множества факторов, выделить из них наиболее важные факторы в количественном и, возможно, качественном аспекте для принятия решений. Такой подход позволит повысить достоверность реше- ний при одновременном снижении времени анализа пространства состояний объекта. Постановка задачи исследований Пусть существует функционально и территориально распределенный объект. Объект включает множество земельных участков промышленного или иного назна- чения. При оценке их стоимости, привлекательности, профессиональной пригодности существует множество факторов },{ iФ i ∈ I , к которым в первую очередь следует отнести: протяженность линий газотранспортных магистралей – iL , отнесенных к полез- ной площади охвата площадей застройки iS ; протяженность линий канализационных стоков jL , отнесенных к полезной площади охвата площадей застройки jS ; привле- Кучеренко Е.И., Глушенкова И.С. «Искусственный интеллект» 3’2010 490 5К кательность территорий ijC ; сопутствующие факторы kФ , интегрирующие некоторое подмножество полезных факторов ik ФФ ⊆ . Множество процессов iФ ~ функционирует в нечетком пространстве состояний. Необходимо: – предложить подходы к оценке привлекательности таких процессов ( )s ijП% ; – оценить способы принятия решений на множестве альтернатив mAt ; – сформулировать рекомендации по выбору и оценке альтернатив mAt ; – процессы оценки на множестве факторов k iФ Ф∈ должны быть ориентиро- ваны на современные информационные технологии и решения. Разработка методов оценки и принятия решений на множестве существующих факторов Пусть существует некоторое подмножество факторов ik ФФ ⊆ . Для этих факто- ров характерно нечеткое пространство состояний R~ , причем пространство R~ пред- ставлено на множестве отношений «условие-действие». Тогда для множества ( )s ijП% можно сформулировать следующее утверждение: Утверждение 1. Если существуют функции принадлежности [1] на некоторой области их определений ],0[ 0X на множестве факторов ik ФФ ⊆ , то эффективным является фактор, для которого расстояние Хемминга [3] при их попарном сравнении принимает значение: min))(),(( ~~ →xxd lk ФФ µµ , (1) где )(•d – расстояние Хемминга. Содержательный анализ значения (1) показал, что область его применения ограни- чена из-за требования равенства мощности дискрет функций принадлежности, что не всегда имеет место из-за различной величины 0X , а также различного разрешения дис- кретизации на множестве функций. Таким образом, мы можем сформулировать следующее утверждение. Утверждение 2. Если существуют функции принадлежности [2] на некоторой области их определений ],0[ 0X на множестве факторов k iФ Ф⊆ , то эффективным яв- ляется фактор, для которого экстремум линейного индекса нечеткости Хемминга [3] принимает значение: 2 ( ( ), ( ))k kd Ф Ф extr n µ µ →% % , (2) где ( )kФµ % – четкое множество дискрет функций принадлежности, ближайшее к не- четкому, причем его значение определено как [3]: 1, ( ) 0,5 ( ) 0, ( ) 0,5 k k k Ф Ф Ф µ µ µ  ≥=  < % % % . (3) Справедливость значения (3) справедлива из постановки задачи и сущности линейного индекса нечеткости. Достоинство подхода непосредственно вытекает из того очевидного факта, что для (3) отсутствует требование равенства мощности дискрет для различных факторов из kФ . Об информационных технологиях принятия решений... «Штучний інтелект» 3’2010 491 5К Рассмотрим два случая для определения значения (2). Утверждение 3. Если существуют функции принадлежности [2] на некоторой области их определений ],0[ 0X на множестве факторов k iФ Ф⊆ , то эффективным является фактор, для которого экстремум линейного индекса нечеткости Хемминга [3] принимает значение: 2 ( ), ( )) max, k kФ d Ф k I n µ µ = ∈ % . (4) Выражение (4) – это так называемый взгляд «оптимиста», который позволяет выделить из множества факторов k iФ Ф⊆ максимальное значение индекса. Такой под- ход, при всей сложности, и, может быть, недостатке учета других, менее значимых (плохо определенных факторов), позволяет оперативно осуществлять грубые оценки на множестве факторов. Действия согласно (4) осуществляем на всем множестве факторов с последующим рассмотрением некоторого фактора, для которого справедливо (4). Важно также рассмотреть случай, когда осуществляется поиск (2) с точки зрения «пессимиста». Утверждение 4. Если существуют функции принадлежности [2] на некоторой области их определений ],0[ 0X на множестве факторов k iФ Ф⊆ , то эффективным является фактор, для которого экстремум линейного индекса нечеткости Хемминга [3] принимает значение: 2 ( ), ( ) min, . k kФ d Ф k I n µ µ = ∈ % (5) Очевидно, что этот индекс (5) принадлежит мнению «пессимиста». Действия, согласно (5), осуществляем на всем множестве факторов k iФ Ф⊆ с последующим рас- смотрением некоторого фактора, для которого справедливо (5). Разработка технологии принятия решений на множестве факторов и альтернатив Содержательный анализ существующих решений показал, что в данном случае реализована следующая стратегия: 1. Выделив область исследований (множество земельных участков { },Zλ λ ∈Λ ), осуществляем выделение и обоснование множества важных факторов k iФ Ф⊆ . 2. Формируем области значения характерных функций принадлежности [3], определяем множество параметров [4] для термов лингвистических переменных: 3. 0 )( 1 x 2 1 > = − k ex kµ – «малое значение», (6) 0 )( 2 )( 2 2 > = −− k ex axkµ – «среднее значение», (7) bxk ex bx >> −= −− ,0 1)( 2 2)(µ – «большое значение», (8) где 1 2 3, ,k k k – крутизна функций (6) – (8); ,a b – некоторые смещения функций. Кучеренко Е.И., Глушенкова И.С. «Искусственный интеллект» 3’2010 492 5К 4. Используя знания экспертов, осуществляем настройку параметров функций принадлежности (6) – (8). При этом реализуем две стратегии: – используя знания экспертов, осуществляем сдвиг нулевых значений функций (7), (8) до получения ожидаемых их значений на множестве аргументов ],0[ 0X . Очевидно, что такие решения носят достаточно ограниченный характер; – используя основные положения работы [5], реализуя процедуры нечеткого логи- ческого вывода и знания экспертов о предметной области, реализуем процедуры настрой- ки функций (6) – (8) с использованием многозначной логики. Учитывая, что [5] временные показатели метода на основе модификации метода дихотомии могут быть улучшены посредством введения возможности оптимизации па- раметра самого алгоритма путем применения принципов нечеткой логики и ранжиро- вания, применим следующую стратегию: – Фаззификация правил продукций, выбор типов функции принадлежности. – Используя экспертные оценки, задание параметров функций принадлежности. – Решение задачи нечеткого логического вывода. – Дефаззификация нечеткого логического вывода. – Определение оценки ожидаемого дефаззифицированного значения – уожидаемое. – Задание параметров d2, ∆d, ε. – Запуск процесса итерационной аппроксимации. – Остановка процесса при достижении необходимой точности ε. – Определение оптимальных значений множителя дихотомии m для различных типов функций принадлежности. – Выдача рекомендаций по оптимальному значению множителя для конкретного типа нечеткой величины функции принадлежности с использованием критерия ран- жирования. – Повторный прогон, уточнение параметров дихотомии в многозначной интер- претации. – Уточнение параметров 1 2 3, ,k k k . Останов. 4. Используя один из подходов (4) или (5), настроенные с учетом пункта 3 функ- ции принадлежности (6) – (8), осуществляем формирование упорядоченных по соответ- ствующему критерию из k iФ Ф⊆ с последующей оценкой степени привлекательности (и, соответственно, цены) определенных участков. Степень привлекательности в общем виде может быть представлена в виде функции принадлежности степени привлекательности в виде 2( )1 ck x z cп eµ − −= − , (9) где ck – степень крутизны, z – некоторая константа, причем ,0>ck zx > . 5. При наличии множества факторов, которые обладают близкими значениями индекса нечеткости [5], может быть сформировано некоторое подмножество факто- ров, для которых определяется множество альтернатив mAt по критерию минималь- ного времени освоения территории 1 1 , min i n i n m i i i i At τ τ = = = = = →∑ ∑ (9) 6. Критерии (9) могут уточняться путем дополнительного подключения некоторых сопутствующих факторов и критериев. Об информационных технологиях принятия решений... «Штучний інтелект» 3’2010 493 5К Использование предложенного подхода в задачах оценки городских территорий, а также земель различного назначения позволили получить положительную оценку мето- дических и программных средств их реализации на реальном объекте, повысить ка- чество в принятии решений. Выводы 1. Получили дальнейшее развитие методы оценивания сложных объектов, функ- ционирующие в нечетком пространстве состояний, которые отличаются использова- нием методов оптимизации, в смысле обработки процессов нечеткой логики, индексов нечеткости с последующим упорядочением множества факторов и выбора альтернатив на множестве решений по критерию минимума временных затрат. 2. Признано, что решения по оцениванию состояния объекта могут быть реали- зованы как на основе стратегии пессимистических, так и оптимистических решений. 3. Перспективным направлением дальнейших исследований является совершенство- вание критериев, методов, алгоритмов и программного обеспечения на множестве альтер- натив при принятии ответственных решений. Дальнейшие подходы определяют целесооб- разность применения знаниеориентированных технологий для принятия решений в не- четком пространстве состояний. Это вызывает необходимость дальнейших исследований. Литература 1. Tsoukalas L.H. Fuzzy and Neural Approaches in Engineering / L.H. Tsoukalas, R.E. Uhrig. – New York : John Wiley&Sons.Inc, 1997. – 587 p. 2. Кучеренко Е.И. Проблемы моделирования и анализа нечетких процессов управления / Е.И. Куче- ренко // Радиоэлектроника и информатика. – 2001. – № 2. – С. 118-121. 3. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств / Кофман А. ; [пер. с фр.]. – М. : Радио и связь, 1982. – 432 с. 4. Бодянский Е.В. Нейро-фаззи сети Петри в задачах моделирования сложных систем / Бодян- ский Е.В., Кучеренко Е.И., Михалев А.И. – Дніпропетровськ : Системні технології, 2005. – 311 с. 5. Кучеренко Е.И. О модификации методов оперативной настройки функций принадлежности в зна- ниеориентированных моделях / Е.И. Кучеренко, А.В. Корниловский, И.С. Глушенкова // Системы обработки информации. – 2010. – № 5 (86). – С. 54-57. 6. Нейро-фаззи модели и мультиагентные технологии в сложных системах / Е.В. Бодянский, В.Е. Куче- ренко, Е.И. Кучеренко [и др.] – Дніпропетровськ : Системні технології, 2008. – 412 с. Є.І. Кучеренко, І.С. Глушенкова Про інформаційні технології прийняття рішень у задачах оцінювання стану територій В роботі отримали подальший розвиток методи оцінювання складних об’єктів, що функціонують в нечіткому просторі станів. Методи відрізняються використанням засобів оптимізації індексів нечіткості з подальшим упорядкуванням множини факторів та вибору альтернатив на множині рішень за критерієм мінімуму витрат. Перспективним напрямком подальших досліджень є удосконалення критеріїв, методів, алгоритмів та програмного забезпечення на множині альтернатив у прийнятті відповідальних рішень. E.I. Kucherenko, I.S. Glushenkova On Information Technologies of Decision-mabeing in Tasrs of Estimation of Territories’ State The methods of estimation of complex objects, functioning in a fuzzy state space. Are developed methods differ in the use of optimization the fuzziness indexes, by ordering a set of factors and selection of alternatives on the set of solutions for the criterion of minimum expenditure of time. The promising direction for further research is refinement of the criteria, methods, algorithms and software on the set of alternatives in making responsible decisions. Статья поступила в редакцию 21.06.2010.

Об информационных технологиях принятия решений в задачах оценки состояния территорий

Репозитарії

Схожі ресурси