АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР И СРАВНЕНИЕ СУЩЕСТВУЮЩИХ ТЕХНОЛОГИЙ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

Полный текст:


Аннотация

В статье приводятся результаты аналитического обзора и сравнения наиболее распространённых технологий поддержки принятия управленческих решений: метод анализа иерархий, нейронные сети, теория нечётких множеств, генетические алгоритмы и нейро-нечёткое моделирование. Указаны достоинства и недостатки данных подходов. Определены сферы их применения. Показано, что метод анализа иерархий хорошо работает при условии полной начальной информации, но в силу необходимости сравнения экспертами альтернатив и выбора критериев оценки обладает высокой долей субъективизма. Для задач прогнозирования в условиях риска и неопределённости обоснованным представляется использование теории нечётких множеств и нейронных сетей. Также рассмотрена технология принятия коллективных решений, применяемая как на всеобщих выборах, так и в группе экспертов. Она позволяет сократить время на согласительные совещания для достижения консенсуса путём предварительного анализа всех мнений, представляемых на плоскости в виде точек. При этом согласованность мнений определяется расстояниями между ними.


Об авторах

В. А. Рыбак
Белорусский национальный технический университет
Беларусь
Рыбак Виктор Александрович – доцент кафедры «Информационных систем и технологий», кандидат технических наук


Ахмад Шокр
Белорусский национальный технический университет
Беларусь
Шокр Ахмад – аспирант кафедры «Информационных систем и технологий


Список литературы

1. Метод анализа иерархий [Электронный ресурс] // https://ru.wikipedia.org/wiki/ URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Метод_анализа_иерархий (дата обращения: 12.07.2016).

2. Рыбак, В. А. Методы принятия решений в экологии / В. А. Рыбак. – GmbH, 2014. – 367 с.

3. Рутковская, Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечёткие системы: Пер. с польск. / Д. Рутковская, М. Пилиньский, Л. Рутковский. – М.: Горячая линия – Телеком, 2006. – 452 с.

4. Рыбак, В. А. Интеллектуальная поддержка принятия решений на рынке Форекс / В. А. Рыбак, Х. М. Сулайман // Информатика. – 2014. – № 4(44). – С. 52–58.

5. Рыбак, В. А. Методологические основы принятия решений для управления природоохранной деятельностью / В. А. Рыбак. – Мн.: РИВШ, 2009. – 274 с.

6. Ларичев, О. И. Теория и методы принятия решений / О. И. Ларичев. – М., 2000. – 296 с.

7. Arrow K. J. Social Choice and individual values. N. Y.: Wiley, 1951.

8. Рыбак, В. А. Использование теории нечетких множеств для оценки эколого-экономической эффективности природоохранных мероприятий / В. А. Рыбак // Инженерный вестник. – 2010. – № 1. – С. 86–93.

9. Рыбак, В. А. Применение генетических алгоритмов для решения задач оптимизации качества окружающей среды / В. А. Рыбак // Системный анализ и прикладная информатика.-2015. – № 2. – С. 65–70.

10. Войтов, И. В. Научно-методические основы анализа и оценок технологического прогнозирования развития новых высокотехнологичных промышленных производств: монография / И. В. Войтов, М. А. Гатих, В. А. Рыбак. Мн., 2015. – 532 с.


Дополнительные файлы

Для цитирования: Рыбак В.А., Шокр А. АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР И СРАВНЕНИЕ СУЩЕСТВУЮЩИХ ТЕХНОЛОГИЙ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ. «Системный анализ и прикладная информатика». 2016;(3):12-18.

For citation: Rybak V.A., Shokr A. ANALYSIS AND COMPARISON OF EXISTING DECISION SUPPORT TECHNOLOGY. «System analysis and applied information science». 2016;(3):12-18. (In Russ.)

Просмотров: 142

Обратные ссылки

  • Обратные ссылки не определены.


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.

ISSN 2309-4923 (Print)
ISSN 2414-0481 (Online)