МОДЕЛИ ПРЕДПОЧТЕНИЙ В БИОТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ ПРИ ПРИНЯТИИ РЕШЕНИЙ С НЕЧЕТКИМИ ПАРАМЕТРАМИ

Показано, что существуют различные классы неопределенностей, которые не всегда
связаны со случайностью и нечеткостью, а также, что классам неполной информации о процессах
принятия решений соответствует несколько типов методологий оперирования понятием
“неопределенность”. Проведено моделирование предпочтений в биотехнологических системах
при принятии решений с нечеткими параметрами. При этом информация об объекте с помощью
лица, принимающего решения, описана в виде функции принадлежности, принимающей свои
значения на множестве неотрицательных чисел. Рассмотрены три группы моделей отношения
предпочтений: четких отношений предпочтений, нечетких отношений предпочтений,
лингвистических отношений предпочтений.
 

Мақолада, ноаниқликнинг турли хил синфларининг мавжудлиги, улар ҳар доим ҳам
тасодифий ва ноаниқликлар билан боғлиқ эмаслиги, худди шундай қарор қабул қилиш жараёни
ҳақида тўла бўлмаган маълумотлар синфига бир нечта турдаги ноаниқлик тушунчаларидан
фойдаланиш методларининг (усулларининг) мослиги кўрсатилган. Биотехнологик тизимларда
ноаниқлик параметирлари билан қарор қабул қилишнинг афзалликларини кўрсатувчи
моделлаштиришлар ўтказилган. Булардан муносабатларнинг афзалликларини белгиловчи уч хил
турдаги моделлар гуруҳи қаралган: аниқ муносабатлар афзалликлари модели, ноаниқ
муносабатлар афзалликлари модели, лингивистик муносабатлар афзалликлари модели.
Булардан ташқари кузатилаётган объектлар ҳақида қарор қабул қилувчи (эксперт)
ёрдамида олинган маълумотлар қийматлари номанфий бўлган сонлардан иборат функция шаклида
ифодаланган.

 

It is shown that there are various classes of uncertainties that are not always associated with
randomness and fuzziness, and also that several types of methodologies of operating the concept of
uncertainty correspond to classes of incomplete information about decision-making processes. The
simulation of preferences in biotechnological systems was carried out when making decisions with fuzzy
parameters. At the same time, information about an object with the help of a decision maker is described
as a membership function that accepts its values on a set of non-negative numbers. Three groups of
models of preferences relations are considered, such as: clear preference relations, fuzzy preference
relations, linguistic preference relations.