ЭЛЕКТРОННЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ:

ПРОГРАММНЫЕ ПРОДУКТЫ, СИСТЕМЫ И АЛГОРИТМЫ

Добавить статью

Вход Регистрация

Результаты для запроса: поддержка принятия решений


  1. Когнитивные гибридные системы поддержки принятия решений и прогнозирования

    И.С. Повидало Государственный университет «Дубна», Дубна, Россия;
    С.А. Ярушев Государственный университет «Дубна», Дубна, Россия;
    А.Н. Аверкин Вычислительный центр им. А.А. Дородницына Федерального исследовательского центра «Информатика и управление» РАН, ул. Вавилова, «Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)», Москва, Россия, физико-математических наук;
    А.В. Федотова «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет)», Москва, Россия, технических наук;

    Статья была опубликована в выпуске №4 от 29 сентября 2017 г.

    В работе рассматривается ряд моделей, которые могут быть использованы для поддержки принятия решений в динамических ситуациях, характеризующихся слабой структурированностью, основанной на гибридной системе, интегрирующей нечеткую иерархическую модель оценивания и нечеткую когнитивную модель ситуации. Описываются нейронные сети, в основе которых лежат самоорганизующиеся карты Кохонена и которые могут быть успешно применены для решения задач поддержки принятия решений и прогнозирования временных рядов, а также новые, разработанные и успешно примененные для идентификации динамических объектов модульные нейронные сети, их архитектура, алгоритмы обучения и работы. В статье рассмотрены примеры работы полученных нейронных сетей, а также проведен их сравнительный анализ с рядом других нейросетевых алгоритмов идентификации динамических объектов.


  2. Гибридные нечеткие когнитивные карты в задачах поддержки принятия решений и прогнозирования

    Н.А. Ефремова «Вычислительный центр им. А.А. Дородницына Федерального исследовательского центра «Информатика и управление» РАН, Россия, технических наук;
    А.Н. Аверкин Вычислительный центр им. А.А. Дородницына Федерального исследовательского центра «Информатика и управление» РАН, ул. Вавилова, «Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)», Москва, Россия, физико-математических наук;
    С.А. Ярушев Государственный университет «Дубна», Дубна, Россия;

    Статья была опубликована в выпуске №4 от 29 сентября 2017 г.

    В настоящей работе предлагается гибридный подход к разработке систем прогнозирования временных рядов, а также поддержки принятия решений, основанный на модулярной архитектуре построения систем прогнозирования, базирующийся на гибридизации нейро-нечеткой нейронной сети ANFIS и нечетких когнитивных картах. С помощью подобной гибридной архитектуры система прогнозирования способна оперировать как качественными данными (субъективными мнениями экспертов), так и количественными (характеристиками исследуемого процесса). В данной работе подробно описан модуль с нечеткой когнитивной картой. Для облегчения задачи настройки весов когнитивной карты использован генетический алгоритм для обучения когнитивной карты, благодаря чему она способна самостоятельно обучиться и производить настройку.


  3. Архитектурные решения построения экспертной системы поддержки принятия решений по управлению проектами в условиях неопределенности

    М.И. Дли филиал ФГБОУ ВО «Национальный исследовательский университет «МЭИ» в г. Смоленске, Смоленск, Россия, технических наук;
    А.В. Офицеров филиал ФГБОУ ВО «Национальный исследовательский университет «МЭИ» в г. Смоленске, Смоленск, Россия;
    М.В. Черновалова ФГБОУ ВО «Национальный исследовательский университет «МЭИ», Москва, Россия;

    Статья была опубликована в выпуске №4 от 29 сентября 2017 г.

    Рассмотрена экспертная система поддержки принятия решений по управлению проектами на основе контроллинга, которая рассматривается как составная часть корпоративной информационной системы промышленного предприятия. Описаны программные алгоритмы, реализующие на основе объектно-ориентированного подхода процедуры обработки экспертных и объективных данных с целью поддержки решений по управлению сложными проектами в условиях неопределенности. Приведены варианты архитектурных решений при реализации экспертной системы поддержки принятия решений по управлению проектами, учитывающих особенности сформированной организационной структуры наукоемкого предприятия. Обоснованы пути интеграции рассматриваемой экспертной системы поддержки принятия решений в состав корпоративной информационной системы предприятия, выбор программно-инструментальных средств реализации указанной экспертной системы и проверки ее работоспособности, а также устойчивости используемых алгоритмов к изменениям внешних и внутренних факторов.