Интеллектуальные информационные системы. Макаренко С.И. - 171 стр.

исходных данных и параметров модели, становятся неоднозначными понятия
решения задачи и оптимальности решения.
     Наличие неопределенности может быть учтено непосредственно в
моделях соответствующего типа с представлением недетерминированных
параметров как случайных величин с известными вероятностными
характеристиками, как нечетких величин с заданными функциями
принадлежности или как интервальных величин с фиксированными
интервалами изменения и нахождения решения задачи с помощью методов
стохастического, нечеткого или интервального программирования.
     Возможно также и прямое построение зоны неопределенности без
непосредственного учета характеристик недетерминированных параметров
модели. В этом случае решается ряд детерминированных задач и получается
некоторый набор вариантов, оптимальных при конкретных значениях
случайных (или нечетких) параметров.
     Наиболее часто оказывается, что в процессе принятия решений для
некоторых переменных или параметров модели могут быть заданы лишь
диапазон их изменения (максимально и минимально допустимые значения
и   ) и наиболее правдоподобная оценка х*.
      В целом алгоритмы на базе нечетких множеств хорошо
зарекомендовали себя на практике для самого разнообразного круга задач:
      - для создания математической модели многослойного оценивания
        запасов угля в пластах;
      - применение нечетких уравнений и элементов нечеткой логики для
        диагностирования сложных систем - пакет программ Thermix-2D
        для анализа динамики АЭС;
      - при управлении нестационарным процессом движения морских
        геолого-геофизических комплексов;
      - для оценки показателей качества программных средств;
      - в системах искусственного интеллекта для управления работой
        технологического оборудования;
      - в задачах контроля и управления системами              разработки
        месторождений, добычи и транспорта газа ;
      - поведение диспетчерского персонала лучше всего описывается
        лингвистическими правилами поведения, а отклонение от принятых
        алгоритмов (ошибки и плохая работа диспетчеров, неисправности,
        возникшие помехи) хорошо моделируется с использованием
        нечетких алгоритмов.
     Успешным является и применение теории нечетких множеств в
стохастических системах. Это применение связано с тем, что для многих

                                    170