Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Problemy wspomagania podejmowania decyzji wielokryterialnych w warunkach niepewności typu rozmytego

Róg P.

Studia i Materiały / Europejska Uczelnia Informatyczno-Ekonomiczna w Warszawie

|

2013

|

Nr 1(5)

41--55

PL

Metody wielokryterialnego wspomagania podejmowania decyzji umożliwiają stworzenie modelu decyzyjnego i wykorzystanie go do automatycznego dostarczenia decydentowi zbioru decyzji optymalnych. Wśród wyzwań stojących przed twórcami modelu można wymienić problemy: odpowiedniego doboru kryteriów oraz ich formalizacji, wielości kontrowersyjnych (sprzecznych) kryteriów, różnej ważności każdego z kryteriów, hierarchiczności i agregacji kryteriów oraz niepewności i subiektywności ludzkich ocen. Do reprezentacji niepewności typu subiektywnego (rozmytego) można wykorzystać teorię zbiorów rozmytych. Jej poprawne zastosowanie wymaga modyfikacji modelu decyzyjnego zgodnie z zasadą rozszerzania Zadeha oraz wykorzystania odpowiedniej metody porównywania liczb rozmytych.

EN

The methods for multiple criteria decision making allow us create an appropriate decision-making model, and use it to provide automatically a set of optimal decisions. The challenges faced by the creators of the model include issues: proper selection of criteria and their formalization, multiplicity of controversial (conflicting) criteria, different importance of the criteria, aggregation of hierarchical criteria and the uncertainty and subjectivity of human’s evaluation. To represent the subjective type of uncertainty, the fuzzy sets theory might be used. The correct application of fuzzy sets theory requires the decision-making model to be modified in accordance with the Zadeh extension principle and the use of appropriate methods for fuzzy numbers comparison.

2

Optymalizacja na podstawie modelu rozmytego

Sewastianow P., Róg P.

Informatyka Teoretyczna i Stosowana

|

2004

|

R. 4, nr 6

81-97

PL

Burzliwy rozwój informatyki przyczynił się w zasadniczy sposób do wzrostu znaczenia modeli matematycznych. Dzięki pojawieniu się wydajnych maszyn cyfrowych, efektywnych języków programowania oraz skutecznych metod projektowania oprogramowania, możliwe stało sie praktyczne wykorzystanie modeli matematycznych do symulacji rzeczywistych procesów. Umożliwiło to dalsze zmniejszenie kosztów przeprowadzania eksperymentów oraz pozwoliło na symulację zjawisk, które z różnych względów, nie są możliwe do zbadania w rzeczywistym świecie. Okazuje się jednak, że także i to narzędzie ma swoje ograniczenia. Jako najważniejsze można wymienić trzy: zasada niezgodności L. A. Zadeha, problem złożoności obliczeniowej symulatorów oraz problem nieadekwatności opisu niepewności. Poważną wadą klasycznych metod symulacji jest także niemożność bezpośredniego wykorzystania symulatora w procesie optymalizacji symulowanego systemu. W niniejszej pracy pokazano, że poprzez zastosowanie nowatorskiego podejścia do symulacji komputerowej można wyeliminować najważniejsze mankamenty tradycyjnego probabilistycznego podejścia do symulacji w warunkach niepewności. Ma to fundamentalne znaczenie w przypadku wykorzystania symulatora w procesie optymalizacji systemu. Należy podkreślić, że zaproponowana metoda tworzenia modeli rozmytych umożliwia ich bezpośrednie wykorzystanie w procesie optymalizacji.

3

Modelowanie złożonych zespołów produkcyjnych w warunkach niepewności z zastosowaniem przedziałów i liczb rozmytych

Herka W., Róg P.

Informatyka Teoretyczna i Stosowana

|

2002

|

R. 2, nr 3

143-153

PL

W złożonych pod względem struktury połączeń układach produkcyjnych trudno jest z góry ustalić wszystkie parametry pracy obrabiarek będących ich składnikami. Dodatkowo w układach tych zawsze kryje się spora doza niepewności, co znacznie utrudnia to zadanie. Powszechnym rozwiązaniem stosowanym juk w latach 60.-70., ale także i obecnie jest technika symulacji pracy układu produkcyjnego oparta na metodzie Monte Carlo. Metoda ta, będąca czysto stochastyczną, wymaga znacznych narzutów czasowych ze względu na konieczność częstego uruchamiania programu symulatora. Jak wiadomo, czas w wielu przypadkach jest najcenniejszym parametrem, stanowi jeden z głównych kosztów związanych z wdrażaniem nowych linii produkcyjnych. Ponadto nie zawsze mamy dostatecznie dużo danych, aby stworzyć opis parametrów systemu w postaci funkcji gęstości. W niniejszej pracy przedstawione zostaną propozycje mogące pomóc w rozwiązaniu powyższych problemów. Opierają się one na zastosowaniu przedziałów lub liczb rozmytych dla formalizacji matematycznej parametrów pracy obrabiarek. Praca ta zawiera pewne propozycje rozwiązań dotyczących poszukiwań wąskich gardeł systemów produkcyjnych.

4

A probabilistic method for ordering group of intervals

Sevastianov P.V., Róg P., Karczewski K.

Informatyka Teoretyczna i Stosowana

|

2002

|

R. 2, nr 2

45-53

EN

A probabilistic approach to the ordering of intervals is developed. The method is based on the assumption that random variables are independently and uniformly distributed at given intervals. It allows all possible cases of interval location and intersection and of ordering of interval and real number to be taken into account. Additionally, this method al-lows the widths of the intervals to be taken into account in the ordering procedure. It should be noted that the probabilistic approach was used only to infer the set of formulae needed to estimate quantitatively the degree to which one interval is less or equal to another interval. The measure of such a degree may be treated formally as one of probability, but the term "possibility" tan be also used, as it better reflects the sense of the relation between the intervals in many cases.

5

The method of intervals ordering based on the probabilistic approach

Róg P.

Informatyka Teoretyczna i Stosowana

|

2001

|

R. 1, nr 1

103-108

EN

The paper presents a new method of interval comparison (ordering). The method is based on the probabilistic approach. It permits to take into account al] the cases of intervals location and intersection (the case of ordering of interval and real number too). Additionally, method allows (implicitly) to use the widths of intervals in procedure of it's ordering.

6

Modelowanie procesów produkcyjnych w warunkach niepewności rozmytego typu

Sewastianow P.W., Koszkul M., Róg P.

Informatyka Teoretyczna i Stosowana

|

2001

|

R. 1, nr 1

89-94

PL

Opracowano metodę modelowania procesów produkcyjnych na podstawie opisania niepewności za pomocą teorii zbiorów rozmytych. Pozwala to na uniknięcie czasochłonnej operacji losowania charakterystycznej w przypadku używania zwykłej symulacji metodą Monte Carlo. Zalety nowego podejścia są ilustrowane w porównaniu z rezultatami symulacji konkretnego procesu produkcyjnego.