Архив статей журнала

НЕЧЕТКАЯ МНОГОКРИТЕРИАЛЬНАЯ СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ DECERNSFMCDA (2022)
Выпуск: Т. 35 № 2 (2022)
Авторы: Яцало Борис Иванович, Радаев Александр Викторович, Коробов A. В., Грицюк С. В.

Управление рисками при решении экологических проблем, задач охраны окружающей среды, реабилитации загрязненных территорий и планирования землепользования требует применения современных компьютерных систем поддержки принятия решений. В статье представлена компьютерная система поддержки принятия решений DecernsFMCDA, которая включает в себя как широко известные методы многокритериального анализа решений, так и оригинальные подходы к анализу неопределенностей, основанные на применении нечетких множеств и вероятностных методов. Сделан обзор доступных на сегодняшний день компьютерных систем многокритериального анализа решений, детально описаны структуры системы поддержки принятия решений DecernsFMCDA и ее основных компонент, а также отличия от других систем, реализующих методы многокритериального анализа решений. Перечислены классические, вероятностные и оригинальные нечеткие модели многокритериального анализа решений, реализованные в составе системы, приведены схемы и описания общей модульной архитектуры DecernsFMCDA и оригинальных библиотек многокритериального анализа решений, а также библиотеки работы с нечеткими числами. Практическое применение DecernsFMCDA рассматривается на примере многокритериальной задачи поиска оптимального способа производства одностенных углеродных нанотрубок, при решении которой используются оригинальные нечеткие модели FTOPSIS и FMAVT, реализованные в рамках системы. В настоящее время DecernsFMCDA является единственной системой, в которой фактически реализованы все основные методы для решения дискретных задач многокритериального анализа решений, в том числе в условиях неопределенности. Система позволяет формировать и исследовать сценарии с применением различных моделей многокритериального анализа решений, в том числе с разными наборами параметров заданных моделей, для последующего сравнения и анализа выходных результатов в рамках процесса поддержки принятия решений.

Сохранить в закладках
МОДУЛЬ ГРУППОВОГО МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОГО АНАЛИЗА РЕШЕНИЙ НА ОСНОВЕ НЕЧЕТКОГО РАСШИРЕНИЯ МЕТОДА TOPSIS (2022)
Выпуск: Т. 35 № 2 (2022)
Авторы: Яцало Борис Иванович, Радаев Александр Викторович, Шершнев Роман Владимирович, Коробов A. В.

Теория группового принятия решений широко применяется в различных областях человеческой деятельности. В рамках данной теории предложены различные методы голосования, оценки консенсуса среди участников группового анализа решений и рекомендаций по выбору/ранжированию альтернатив. Для практической реализации указанных методов разработаны компьютерные системы группового анализа и поддержки принятия решений. В данной работе представлен модуль DecernsFMCDA-G-FT для группового анализа решений с использованием нечеткой многокритериальной модели Fuzzy TOPSIS. Модуль является компонентом разрабатываемой системы поддержки принятия групповых решений DecernsFMCDA-G и содержит необходимый функционал для постановки задачи, сбора экспертной информации, проведения оценок и анализа результатов. Визуализация индивидуальных предпочтений и групповых оценок, а также возможность выбора различных подходов к ранжированию исследуемых альтернатив дают наглядное представление о процессе группового многокритериального анализа. При решении прикладных задач могут быть использованы входные нечеткие величины различной формы, несколько методов вычисления функций от нечетких чисел, а также различные методы ранжирования нечетких величин. В качестве примера решена задача многокритериальной сортировки претендующих на работу кандидатов с использованием модуля DecernsFMCDA-G-FT. Разработанный модуль предназначен для использования в рамках университетских курсов по теории принятия решений, анализу и управлению рисками, а также для многокритериального анализа широкого круга научно-прикладных задач.

Сохранить в закладках
СИСТЕМА НАЗНАЧЕНИЯ ПЕРСОНИФИЦИРОВАННОГО ЛЕЧЕНИЯ ПО АНАЛОГИИ НА ОСНОВЕ ГИБРИДНОГО СПОСОБА ИЗВЛЕЧЕНИЯ ПРЕЦЕДЕНТОВ (2023)
Выпуск: T. 36 № 3 (2023)
Авторы: Грибова Валерия Викторовна, Ковалев Роман Игоревич, Окунь Дмитрий Борисович

В работе описывается система назначения персонифицированного лечения на основе прецедентов. Ее уникальной особенностью является извлечение прецедентов на основе гибридного метода, сочетающего извлечение прецедента на основе знаний с классическим способом K-ближайших соседей. Новизна предлагаемого подхода заключается в обеспечении максимальной гибкости и корректности в оценке сходимости прецедентов. В работе описаны информационные и программные компоненты системы. Используемая база знаний, как и все информационные ресурсы, строится по своим онтологиям, четко задающим их структуру и семантику. Это позволяет оперативно вносить изменения без привлечения программистов и переработки всей системы. Система реализована на основе мультиагентного подхода. На первом этапе с помощью базы знаний производятся предварительный расчет и приведение всех признаков к единой метрике, на втором - непосредственный расчет сходимости методом K-ближайших соседей. Сходимость историй болезни определяется совокупно по каждому признаку. На практике система позволяет максимально гибко и точно оценивать похожесть историй болезни, содержащих разнородные по типу признаки. Предлагаемое решение особенно эффективно в условиях дефицита медицинских знаний и данных, когда системы иного типа, в частности, основанные на знаниях, не могут предложить корректное решение.

Сохранить в закладках
АРХИТЕКТУРА СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ПРОЦЕССЕ МОНИТОРИНГА ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ КРИТИЧЕСКОГО ОБОРУДОВАНИЯ (2023)
Выпуск: T. 36 № 3 (2023)
Авторы: Чёрный Сергей Григорьевич, Емельянова Наталия Юрьевна, Емельянов Виталий Александрович

В работе решается прикладная задача совершенствования существующей системы диагностики критического футерованного оборудования без его вывода из эксплуатации. Актуальность исследования обусловлена необходимостью повышения уровня автоматизации и объективности принятия решений при эксплуатации этого оборудования для предотвращения аварийных ситуаций на производстве. Целью являются проектирование архитектуры и разработка системы поддержки принятия решений в процессе мониторинга технического состояния критического футерованного оборудования. Для высокоуровневого проектирования архитектуры данной системы использован язык моделирования архитектуры ArchiMate. Для проектирования статической структуры системы в виде основных сущностей, реализующих функционал системы по поддержке принятия решений о допустимости использования критического футерованного оборудования, применены объектно-ориентированный подход (включая объектно-ориентированный анализ, объектно-ориентированное проектирование и программирование) и унифицированный язык моделирования UML. В ходе работы построена модель верхнеуровневой архитектуры системы поддержки принятия решений при мониторинге технического состояния критического футерованного оборудования. Выполнен анализ функционала, проведено объектно-ориентированное проектирование статической структуры системы поддержки принятия решений. Разработано ПО системы поддержки принятия решений в процессе мониторинга технического состояния критического футерованного оборудования, позволяющее генерировать рекомендации относительно режимов его эксплуатации и осуществлять профилактическую диагностику данного оборудования. Разработанное ПО протестировано в условиях металлургического производства в технологическом процессе диагностики передвижных миксеров ПМ350 на Алчевском металлургическом комбинате.

Сохранить в закладках