Аналитические модели управления в системе распределения ресурсов транспортного комплекса

Обоснование. Управление распределением ресурсов в транспортном комплексе значительно осложняется наличием неопределенных информационных состояний, характерных для таких сложных многоуровневых систем. Традиционные модели управления часто оказываются неадекватными, так как не в полной мере учитывают эту стохастическую неопределенность и эргатическую природу системы, предполагающую взаимодействие разнородных технических элементов и человеческих коллективов с потенциально противоречивыми целями. Это обусловливает необходимость разработки специализированных аналитических моделей, основанных на robust mathematical аппарате, таком как теория энтропии, для формализации процессов принятия решений и повышения эффективности распределения ресурсов в условиях неполной информации.

Цель – разработка аналитических моделей управления системой распределения ресурсов в транспортном комплексе, основанных на принципах измерения энтропии и теории принятия решений в условиях неопределенности, направленных на формализацию процедур оценки эффективности и выбора оптимальных решений.

Материалы и методы. В исследовании используются теоретические основы энтропии К. Шеннона для количественной оценки неопределенности в системе. Основным методическим инструментом является модель исследования функций неопределенности второго рода, предназначенная для систем с дискретными состояниями, какими являются системы распределения ресурсов. Для формирования системы распределения вероятностей информационных состояний применяется модель, основанная на оценках Фишберна. Математический аппарат включает построение матриц оценочных функционалов (2) для различных вариантов решений и критериев. Анализ эффективности решений проводится с использованием графоаналитической модели для множества взаимоисключающих вариантов, в частности, и для априорных распределений вероятностей.

Результаты. Разработана и представлена графоаналитическая модель определения эффективности в системе, иллюстрирующая пространство решений для заданного предпочтения априорных. Показано, что применение модели, основанной на оценках Фишберна, решает основную задачу снятия неопределенности. Однако установлено, что только эта модель не позволяет выявить вероятностные характеристики, соответствующие максимуму оценочного функционала на всем множестве состояний внешней среды. Для решения этой проблемы модель дополнена условием целеполагания (4). Кроме того, продемонстрированы принципиальные отличия между методом оценок Фишберна и альтернативными методами – методом районирования по принципу доминирования вероятностей возможных состояний внешней среды (ДВСС) и методом районирования по принципу соблюдения иерархического соотношения вероятностей возможных состояний внешней среды (СИСС). Проведен сравнительный анализ этих методов на гипотетическом примере.