Експертні системи прийняття рішень
Предложен подход к принятию сложных технических и экономических решений в тех случаях, когда недостаточны (или отсутствуют) сведения об экспериментально-статистических данных, необходимых для построения регрессионных моделей критериальных функций. Положение усложняется в том случае, когда решение пр...
Saved in:
| Date: | 2021 |
|---|---|
| Main Authors: | , |
| Format: | Article |
| Language: | Russian |
| Published: |
V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine
2021
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/175 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Problems of Control and Informatics |
Institution
Problems of Control and Informatics| id |
oai:ojs2.jais.net.ua:article-175 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| institution |
Problems of Control and Informatics |
| baseUrl_str |
|
| datestamp_date |
2024-03-14T11:22:05Z |
| collection |
OJS |
| language |
Russian |
| topic |
векторна оптимізація регресивні моделі метод експертних оцінок апроксимаційні поліноми метод найменших квадратів метод інтерполяції нелінійна схема компромісів |
| spellingShingle |
векторна оптимізація регресивні моделі метод експертних оцінок апроксимаційні поліноми метод найменших квадратів метод інтерполяції нелінійна схема компромісів Voronin , Albert Savchenko , Alina Експертні системи прийняття рішень |
| topic_facet |
vector optimization regression models expert judgment method approximation polynomials least squares method interpolation method nonlinear trade-off scheme векторна оптимізація регресивні моделі метод експертних оцінок апроксимаційні поліноми метод найменших квадратів метод інтерполяції нелінійна схема компромісів векторная оптимизация регрессионные модели метод экспертных оценок аппроксимационные полиномы метод наименьших квадратов метод интерполяции нелинейная схема компромиссовв |
| format |
Article |
| author |
Voronin , Albert Savchenko , Alina |
| author_facet |
Voronin , Albert Savchenko , Alina |
| author_sort |
Voronin , Albert |
| title |
Експертні системи прийняття рішень |
| title_short |
Експертні системи прийняття рішень |
| title_full |
Експертні системи прийняття рішень |
| title_fullStr |
Експертні системи прийняття рішень |
| title_full_unstemmed |
Експертні системи прийняття рішень |
| title_sort |
експертні системи прийняття рішень |
| title_alt |
Экспертные системы принятия решений Ekspertnyye sistemy prinyatiya resheniy Expert decision-making systems |
| description |
Предложен подход к принятию сложных технических и экономических решений в тех случаях, когда недостаточны (или отсутствуют) сведения об экспериментально-статистических данных, необходимых для построения регрессионных моделей критериальных функций. Положение усложняется в том случае, когда решение принимается по нескольким спорным критериям качества. В условиях острой нехватки экспериментальных данных предлагается получать необходимую информацию («квазиэкспериментальные» данные) от экспертов - специалистов, имеющих достаточный опыт в принятии решений рассматриваемого класса. Квалифицированный специалист (эксперт), имеющий достаточный опыт в принятии решений данного класса, может сделать мысленный эксперимент. Он должен представить, какие будут, по его мнению, уровни критериальных функций в различных опорных точках факторов. В основе метода лежит индивидуальное мнение (постулат), высказываемое специалистом-экспертом об оцениваемой величине, исходя из своего профессионального опыта. Для оценки некоторой количественной характеристики используются постулаты не одного, а нескольких лиц, компетентных в этом вопросе. Предполагается, что «настоящее» значение неизвестной нам количественной характеристики находится внутри диапазона оценок экспертов и «обобщенное» коллективное мнение более достоверно. Для решения данной проблемы делается подход многокритериальной оптимизации с применением нелинейной схемы компромиссов. Данное исследование дает возможность выявить основные тенденции разработки многокритериальных систем принятия решений в условиях отсутствия (или нехватки) экспериментальных данных. Приведен модельный пример. |
| publisher |
V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine |
| publishDate |
2021 |
| url |
https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/175 |
| work_keys_str_mv |
AT voroninalbert ékspertnyesistemyprinâtiârešenijekspertnyyesistemyprinyatiyaresheniy AT savchenkoalina ékspertnyesistemyprinâtiârešenijekspertnyyesistemyprinyatiyaresheniy AT voroninalbert ekspertnísistemiprijnâttâríšenʹ AT savchenkoalina ekspertnísistemiprijnâttâríšenʹ AT voroninalbert expertdecisionmakingsystems AT savchenkoalina expertdecisionmakingsystems |
| first_indexed |
2025-10-30T02:48:44Z |
| last_indexed |
2025-10-30T02:48:44Z |
| _version_ |
1847373358698594304 |
| spelling |
oai:ojs2.jais.net.ua:article-1752024-03-14T11:22:05Z Экспертные системы принятия решений Ekspertnyye sistemy prinyatiya resheniy Експертні системи прийняття рішень Expert decision-making systems Voronin , Albert Savchenko , Alina vector optimization regression models expert judgment method approximation polynomials least squares method interpolation method nonlinear trade-off scheme векторна оптимізація регресивні моделі метод експертних оцінок апроксимаційні поліноми метод найменших квадратів метод інтерполяції нелінійна схема компромісів векторная оптимизация регрессионные модели метод экспертных оценок аппроксимационные полиномы метод наименьших квадратов метод интерполяции нелинейная схема компромиссовв Предложен подход к принятию сложных технических и экономических решений в тех случаях, когда недостаточны (или отсутствуют) сведения об экспериментально-статистических данных, необходимых для построения регрессионных моделей критериальных функций. Положение усложняется в том случае, когда решение принимается по нескольким спорным критериям качества. В условиях острой нехватки экспериментальных данных предлагается получать необходимую информацию («квазиэкспериментальные» данные) от экспертов - специалистов, имеющих достаточный опыт в принятии решений рассматриваемого класса. Квалифицированный специалист (эксперт), имеющий достаточный опыт в принятии решений данного класса, может сделать мысленный эксперимент. Он должен представить, какие будут, по его мнению, уровни критериальных функций в различных опорных точках факторов. В основе метода лежит индивидуальное мнение (постулат), высказываемое специалистом-экспертом об оцениваемой величине, исходя из своего профессионального опыта. Для оценки некоторой количественной характеристики используются постулаты не одного, а нескольких лиц, компетентных в этом вопросе. Предполагается, что «настоящее» значение неизвестной нам количественной характеристики находится внутри диапазона оценок экспертов и «обобщенное» коллективное мнение более достоверно. Для решения данной проблемы делается подход многокритериальной оптимизации с применением нелинейной схемы компромиссов. Данное исследование дает возможность выявить основные тенденции разработки многокритериальных систем принятия решений в условиях отсутствия (или нехватки) экспериментальных данных. Приведен модельный пример. Запропоновано підхід до прийняття складних технічних і економічних рішень у тих випадках, коли є недостатніми (або відсутні) відомості про експериментально-статистичні дані, необхідні для побудови регресійних моделей критеріальних функцій. Становище ускладнюється в тому випадку, коли рішення приймається за кількома суперечливими критеріями якості. В умовах гострої нестачі експериментальних даних пропонується отримувати необхідну інформацію («квазіекспериментальні» дані) від експертів — фахівців, які мають достатній досвід у прийнятті рішень розглянутого класу. Кваліфікований спеціаліст (експерт), що має достатній досвід у прийнятті рішень даного класу, може зробити уявний експеримент. Він має уявити, якими будуть, на його думку, рівні критеріальних функцій у різних опорних точках факторів. У основі методу лежить індивідуальна думка (постулат), що висловлюється спеціалістом-експертом про оцінювану величину, виходячи зі свого професійного досвіду. Для оцінки деякої кількісної характеристики використовуються постулати не однієї, а кількох осіб, компетентних у цьому питанні. Передбачається, що «справжнє» значення невідомої нам кількісної характеристики знаходиться всередині діапазону оцінок експертів і «узагальнена» колективна думка є більш достовірною. Для вирішення даної проблеми робиться підхід багатокритеріальної оптимізації із застосуванням нелінійної схеми компромісів. Дане дослідження дає можливість виявити основні тенденції розробки багатокритеріальних систем прийняття рішень за умов відсутності (чи браку) експериментальних даних. Наведено модельний приклад. An approach to making complex technical and economic decisions is proposed in cases where there is insufficient (or no) information about the experimental statistical data necessary for the construction of regression models of criterion functions. The situation is aggravated when a decision is made according to several conflicting quality criteria. In conditions of an acute shortage of experimental data, it is proposed to obtain the necessary information («quasi-experimental» data) from experts - specialists with sufficient experience in making decisions for the class in question. A qualified specialist (expert) with sufficient experience in making decisions for this class can perform a thought experiment. He must imagine what, in his opinion, the levels of criterion functions will be at various reference points of factors. The method is based on an individual opinion (postulate), expressed by a specialist-expert about the estimated value, based on his professional experience. To assess a certain quantitative characteristic, the postulates of not one, but several persons competent in this issue are used. It is assumed that the «true» value of the unknown quantitative characteristic is within the range of expert assessments and the «generalized» collective opinion is more reliable. To solve the problem under consideration, a multicriteria optimization approach is taken using a nonlinear trade-off scheme. This study makes it possible to identify the main trends in the development of multi-criteria decision-making systems in the absence (or lack) of experimental data. A model example is given V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine 2021-06-30 Article Article application/pdf https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/175 10.34229/1028-0979-2021-6-11 Міжнародний науково-технічний журнал "Проблеми керування та інформатики"; Том 66 № 6 (2021): Міжнародний науково-технічний журнал "Проблеми керування та інформатики"; 114-121 International Scientific Technical Journal "Problems of Control and Informatics; Том 66 № 6 (2021): International Scientific and Technical Journal "PROBLEMS OF CONTROL AND INFORMATICS"; 114-121 International Scientific Technical Journal "Problems of Control and Informatics"; Vol. 66 No. 6 (2021): International Scientific and Technical Journal "PROBLEMS OF CONTROL AND INFORMATICS"; 114-121 2786-6505 2786-6491 10.34229/1028-0979-2021-6 ru https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/175/264 Copyright (c) 2021 Albert Voronin , Alina Savchenko https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 |