Критерии и методы сравнения нечётких множеств

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorЗак, Ю. А.
dc.contributor.authorЗак, Ю. О.
dc.contributor.authorZak, Yu. A.
dc.date.accessioned2014-03-06T11:49:34Z
dc.date.available2014-03-06T11:49:34Z
dc.date.issued2012
dc.description.abstractenThe criteria and methods are developed to determine the relative preference, to сompare and rank the performance of a decision represented by fuzzy sets. The choice of a specific algorithm for comparing and ranking operations is determined by the core of the problem and the subjective preferences of ta decision maker. The approaches are developed on the basis of a comparison of a group of indicators that guarantee an obtaining the desired result, as well as multi-criteria models for solving the formulated problem. The developed models and methods can be widely used in the portfolio selection problems, in the prospective production planning, fuzzy regression analysis and mathematical programming problems with fuzzy data.uk
dc.description.abstractruПредложены критерии и методы определения относительного предпочтения, сравнения и ранжирования показателей эффективности принимаемого решения, представленных нечёткими множествами. Выбор конкретного алгоритма сравнения и ранжирования диктуется содержательной постановкой прикладной задачи и субъективными предпочтениями лица, принимающего решение. Развиваются подходы на основе сравнения некоторой группы показателей, определяющих гарантию получения желаемого результата, а также многокритериальные модели решения сформулированной проблемы. Разработанные модели и методы могут найти широкое применение в задачах выбора портфеля инвестиций, в перспективном планировании производства, в решении задач нечёткого регрессионного анализа и математического программирования с нечёткими данными.uk
dc.description.abstractukЗапропоновано критерії та методи визначення відносної переваги, порівняння та ранжирування показників ефективності рішення, які представлено нечіткими множинами. Вибір конкретного алгоритму порівняння і ранжирування диктується змістовною постановкою прикладної задачі й суб’єктивними перевагами та рішеннями особи, котра приймає рішення. Розвиваються підходи на основі порівняння деякої групи показників, що визначають гарантію отримання бажаного результату, а також багатокритеріальні моделі вирішення сформульованої проблеми. Розроблені моделі й методи можуть знайти широке застосування в задачах вибору портфеля інвестицій, у перспективному плануванні виробництва, вирішенні завдань нечіткого регресійного аналізу та математичного програмування з нечіткими даними.uk
dc.format.pagerangeС. 58-68uk
dc.identifier.citationЗак Ю. А. Критерии и методы сравнения нечётких множеств / Ю. А. Зак // Системні дослідження та інформаційні технології : науково-технічний журнал. – 2013. – № 3. – С. 58–68. – Бібліогр.: 7 назв.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/6940
dc.language.isoruuk
dc.publisherПолітехнікаuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.sourceСистемні дослідження та інформаційні технології: науково-технічний журналuk
dc.status.pubpublisheduk
dc.subject.udc519.8uk
dc.titleКритерии и методы сравнения нечётких множествuk
dc.title.alternativeКритерії і методи порівняння нечітких множинuk
dc.title.alternativeCriteria and methods of fuzzy sets comparisonuk
dc.typeArticleuk
thesis.degree.level-uk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
06_Zak.pdf
Розмір:
369.54 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
1.71 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Системні дослідження та інформаційні технології: науково-технічний журнал, № 3