В работе рассматривается проблема получения наилучшей альтернативы с помощью методов принятия решений, основанных на опыте специалиста и математических расчетов. Для решения данной проблемы подходит групповое принятие решений, однако оно может привести к выбору нескольких наилучших альтернатив (мультивариантности результата). Учет компетентности позволит отдать приоритет решению более компетентных участников и устранить возникновение нескольких наилучших альтернатив в процессе группового принятия решений. Сформулирована задача определения коэффициентов компетентности для участников группового принятия решений, которые обеспечивают выбор наилучшей альтернативы при мультивариантности результата. Разработан метод решения поставленной задачи, который включает в себя дискретизацию диапазона изменения входных переменных и уточнение в нем значений коэффициентов компетентности участников группового принятия решений. Уточнение выполняется с использованием либо мажоритарного принципа, либо с помощью лица, принимающего решение. Последующее вычисление коэффициентов компетентности для участников группового принятия решений осуществляется при помощи локальной линейной интерполяции уточненного коэффициента компетентности в окружающих точках из дискретизированного диапазона. Использование предложенного метода решения поставленной задачи рассмотрено на примере группового принятия решений по основным разновидностям мажоритарного принципа для выбора варианта технологического процесса нанесения гальванического покрытия. В результатах показано, что предложенный метод расчета коэффициентов компетентности участников группового принятия решений через локальную линейную интерполяцию является наиболее эффективным для выбора наилучшей альтернативы при мультивариантности результата по мажоритарному принципу относительного большинства.
Тенденция развития умных ферм направлена на их становление полностью автономными, роботизированными предприятиями. Перспективы интеллектуализации сельскохозяйственного производства и умных ферм, в частности, сегодня связываются с развитием технологий систем, применяемых для обнаружения, распознавания сложных производственных ситуаций и поиска эффективных решений в этих ситуациях. В статье рассмотрены вопросы создания ситуационных систем поддержки принятия решения на умных фермах с применением вывода решений на основе рассуждений по прецедентам (case-based reasoning). Для разработки таких систем требуется выполнение ряда нетривиальных задач, к которым относятся, прежде всего, задачи формализации представления ситуаций и построения на этой основе способов сравнения и отбора ситуаций в базах знаний. В данном исследовании умная ферма представлена как сложный технологический объект, состоящий из взаимосвязанных компонентов, которыми являются технологические подсистемы умной фермы, производимая продукция, объекты операционного окружения, а также отношения между ними. Для реализации алгоритмов ситуационного вывода решений на основе прецедентов предложено формализованное представление ситуации в виде мультивектора, который содержит информацию о состояниях этих компонентов. Это позволило разработать ряд моделей обучаемой функции схожести между ситуациями. Проведенные эксперименты показали работоспособность предложенных моделей, на основе чего разработана ансамблевая архитектура нейросети для сравнения ситуаций и их отбора из базы знаний в процессах вывода решений. Практический интерес представляет мониторинг состояния растений по их видео-, фото- изображениям, что позволяет обнаруживать нежелательные состояния растений (болезни), которые могут служить сигналом для активизации процесса поиска решений в базе знаний.
Эффективность экономики обусловлена оперативностью пресечения незаконного поведения хозяйствующих субъектов. В условиях ускорения деловой активности важной частью данного условия становится выявление рыночных сговоров на основе статистики электронных следов. В статье представлено решение этой задачи на основе кванто-теоретического подхода к моделированию принятия решений. А именно, когнитивные состояния субъектов представляются комплекснозначными векторами в пространстве, образованном базисными поведенческими альтернативами, тогда как вероятности принятия решений определяются проекциями этих состояний на соответствующие направления. Согласованность многостороннего поведения при этом соответствует запутанности порождающего когнитивного состояния, степень которой измеряется стандартными квантово-теоретическими метриками. Высокое значение метрики свидетельствует о вероятном наличии сговора между рассматриваемыми субъектами. Полученный таким образом метод выявления поведенческой координации апробирован на открытых данных об участии юридических лиц в государственных закупках за период с 2015 по 2020 годы, доступных на федеральном портале https://zakupki.gov.ru. Для использованной выборки построены квантовые модели примерно 80 тысяч уникальных пар и 10 миллионов уникальных троек ИНН. Достоверность выявления сговоров определялась сравнением подозреваемых с открытыми данными Федеральной антимонопольной службы https://br.fas.gov.ru. Согласно полученным функциям ошибок, половина известных парных сговоров выявляется с достоверностью более 50%, что сравнимо с методами выявления на основе классической корреляции и классической взаимной информации. В трёхстороннем случае, напротив, квантовая модель оказывается практически безальтернативной в силу ограниченности классических метрик двусторонней корреляцией. Половина таких сговоров выявляется с достоверностью 40%. Полученные результаты свидетельствуют об эффективности квантово-вероятностного подхода к моделированию многостороннего экономического поведения. Разработанные метрики могут быть использованы в качестве информативных признаков для аналитических систем и алгоритмов машинного обучения подобной направленности.
Проблемы организации медицинской помощи в условиях пандемии COVID-19, связанные с неопределенностью и ограниченностью различных ресурсов, привели к необходимости совершенствования систем принятия решений при госпитализации пациентов. С помощью ситуационного управления можно улучшить процесс принятия решений, чтобы он лучше соответствовал текущей ситуации. При этом важным становится учет влияния психологических факторов на решения, принимаемые при госпитализации. В статье предлагается использование коалиционных игр для ситуационного управления при госпитализации больных. Игроками и участниками коалиции являются госпитали, бригады скорой помощи, пациенты и центры компьютерной томографии. Цель игры - сформировать коалицию участников, обеспечивающую максимальную выгоду по времени и стоимости госпитализации в момент принятия решения. Рассмотрены общая схема госпитализации, основные источники информации о ситуации, постановка и формализация проблемы. Проведен эксперимент, в котором проверялось формирование коалиции во время госпитализации на основе данных, полученных при анализе динамики пандемии COVID-19. В связи с малым объемом данных и отсутствием апробированных моделей развития ситуации при проведении расчета часть параметров была оценена с использованием эвристических моделей развития ситуации, основанных на анализе информации из открытых источников информации. Результат эксперимента содержит набор коалиций, обеспечивающих максимальную выгоду, при указанных ограничениях. При этом время расчета коалиционной игры позволяет использовать предложенную модель поддержки принятия решений при госпитализации в диспетчерской службе станций скорой помощи.
В настоящее время Интернет и социальные сети как среда распространения цифрового сетевого контента становятся одной их важнейших угроз персональной, общественной и государственной информационной безопасности. Возникает необходимость защиты личности, общества и государства от нежелательной информации. В научно-методическом плане проблема защиты от нежелательной информации имеет крайне небольшое количество решений. Этим определяется актуальность представленных в статье результатов, направленных на разработку интеллектуальной системы аналитической обработки цифрового сетевого контента для защиты от нежелательной информации. В статье рассматриваются концептуальные основы построения такой системы, раскрывающие содержание понятия нежелательной информации и представляющие общую архитектуру системы. Приводятся модели и алгоритмы функционирования наиболее характерных компонентов системы, таких как компонент распределенного сканирования сети, компонент многоаспектной классификации сетевых информационных объектов, компонент устранения неполноты и противоречивости и компонент принятия решений. Представлены результаты реализации и экспериментальной оценки системных компонентов, которые продемонстрировали способность системы отвечать предъявляемым требованиям по полноте и точности обнаружения и противодействию нежелательной информации в условиях ее неполноты и противоречивости.
Рассмотрены подходы к проведению анализа защищенности информационных систем. Предложена модель процесса анализа защищенности информационных систем на основе теории принятия решений. Рассмотрены существующие методы решения проблемы марковских процессов принятия решений в условиях частично наблюдаемой среды.
В работе представлена ситуационная концептуальная модель, предназначенная для исследования динамических пространственных объектов, в частности, промышленно-природных комплексов (ППК), которая обеспечивает автоматизацию всех этапов вычислительного эксперимента с возможностью равноправной обработки информации от расчетных модулей, имитирующих составные части ППК, и интегрированных с ней ГИС и экспертной системы. Особенности предложенного подхода состоят в широком применении экспертных знаний, поддержке современных сценарных подходов к моделированию, использовании ГИС-технологии не только для графического представления составных частей объекта и результатов моделирования, но также для постановки задачи и выполнения пространственно-зависимых расчетов.
В статье рассмотрены проблемы и перспективы автоматизации мониторинга оборота твердых бытовых отходов (ТБО) в Ленинградской области на базе региональной информационно-аналитической системы: обнаружение и идентификация мест несанкционированного размещения, поддержка принятия решений по размещению новых полигонов ТБО c учетом экологических ограничений, транспортной логистики и сезонной зависимости. Приведены результаты моделирования оптимального размещения сети полигонов по нескольким сценариям, использование данных краудсорсинга по обнаружению несанкционированных свалок.
1 - 8 из 8 результатов