Многокритериальный выбор на основе интервальной нечеткой информации

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Рассматривается класс задач многокритериального выбора, в которых предпочтения лица, принимающего решение, моделируются интервальным нечетким отношением второго порядка. Формулируются базовые аксиомы «разумного» выбора, которые, в частности, позволяют обосновать принцип Эджворта-Парето в этом классе задач. Вводится понятие кванта интервальной нечеткой информации, а также непротиворечивого набора подобных квантов. Сформулирован критерий непротиворечивости набора квантов и представлена схема использования интервальной нечеткой информации для сужения множества Парето. Разобран пример, иллюстрирующий предложенный подход.

Об авторах

Владимир Дмитриевич Ногин

Санкт-Петербургский государственный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: noghin@gmail.com

доктор физико-математических наук, профессор кафедры теории управления; действительный член Международной академии наук высшей школы

Россия, Санкт-Петербург

Список литературы

  1. Noghin V.D. Reduction of the Pareto set. An axiomatic approach. Springer AG. 2018.
  2. Karnik N.N., Mendel J.M. and Liang Q. Type-2 fuzzy logic systems // IEEE Transaction Fuzzy Systems. 1999. V. 7. No 6. P. 643–658.
  3. Mendel J.M. Advances in type-2 fuzzy sets and systems // Information Sciences. 2007. V. 177. P. 84‒110.
  4. Mendel J.M., Liu X. Type-2 fuzzy sets and systems: a retrospective // IEEE Transaction Fuzzy Systems. 2015. V. 1. No 6. P. 1056‒1069.
  5. Baskov O.V., Noghin V.D. Type-2 fuzzy sets and their application in decision-making: general concepts // Scientific and Technical Information Processing. 2022. V. 49. P. 283–291.
  6. Bustince H. et al. A historical account of types of fuzzy sets and their relationships // IEEE Transactions on Fuzzy Systems. 2016. V. 24, No 1. P. 179‒194.
  7. Liang Q., Mendel J.M. Interval type-2 fuzzy logic systems: theory and design // IEEE Transaction Fuzzy Systems. 2000. V. 8. No 5. P. 535–550.
  8. Bustince H. et al. A survey of interval-valued fuzzy sets. 2008. Handbook of Granular Computing. P. 489-515.
  9. Bustince H. Interval-valued fuzzy sets in soft computing // International Journal of Computational Intelligence Systems. 2010. V. 3. No 2. P. 215‒222.
  10. Huidobro P., Alonso P., Janiš V. et al. Convexity and level sets for interval-valued fuzzy sets // Fuzzy Optimization and Decision Making. 2022. P. 553–580.
  11. Runkler T., Coupland S., John R. Interval type-2 fuzzy decision making // International Journal of Approximate Reasoning, 2017. V. 80. P. 217-224.
  12. Bustince H. et al. A Survey of applications of the extensions of fuzzy sets to image processing. In: Melin, P., Kacprzyk, J., Pedrycz, W. (eds) Bio-inspired Hybrid Intelligent Systems for Image Analysis and Pattern Recognition. Studies in Computational Intelligence. 2009. V. 256. Springer.
  13. Baskov O.V., Noghin V.D. The Edgeworth-Pareto principle in the case of IT2F preference relation // Journal of Physics Conference Series. 2021.
  14. Baskov O.V. Consistency of information about type-2 fuzzy preference relation // International Journal of Information Technology and Decision Making. 2022. P. 1‒15.
  15. Басков О.В. Сужение множества Парето на основе информации о нечетком отношении предпочтения второго порядка. Описание алгоритма // Искусственный интеллект и принятие решений. 2022. № 3. C. 63‒71.
  16. Noghin V.D. Multicriteria choice on a fuzzy set as a problem of searching for compromise // Scientific and Technical Information Processing. 2019. V. 46. P. 397–403.
  17. Ногин В.Д. Алгоритм сужения множества Парето при помощи набора квантов нечеткой информации // Искусственный интеллект и принятие решений. 2022. № 4. С. 95‒104.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».