Статья

Название статьи ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ В ИНТЕГРИРОВАННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ МОДЕЛЯХ НА ОСНОВЕ МЕТОДА АНАЛИЗА ИЕРАРХИЙ
Автор Ю.А. Кравченко, В.В. Марков
Рубрика РАЗДЕЛ VI. ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И НЕЧЕТКИЕ СИСТЕМЫ
Месяц, год 11, 2012
Индекс УДК 002.53:004.89
DOI
Аннотация Рассмотрен алгоритм принятия решений в интеллектуальных информационных системах, построенных на основе модификаций метода анализа иерархий. Данный метод эффективно используется при структурировании множества характеристик из различных областей знания в виде иерархии для дальнейшего выполнения количественной оценки имеющихся вариантов альтернатив. Наличие неопределенности и проблемных ситуаций при обработке мнений экспертов требует проведения адаптации данного математического метода. При разработке алгоритма использованы оценки относительной значимости признаков и альтернатив при выборе траектории обучения.

Скачать в PDF

Ключевые слова Принятие решений; интеллектуальные информационные системы; анализ иерархий; параметры адаптации; оценка относительной значимости.
Библиографический список 1. Саати Т.Л. Принятие решений при зависимостях и обратных связях // Аналитические сети. – М.: ЛКИ, 2008.
2. Середенко Н.Н. Развитие метода анализа иерархий // Открытое образование. Научно-практический журнал. – М.: CAPITALPRESS, 2011. – № 2 (85). – С. 39-48.
3. Кравченко Ю.А. Технология анализа надежности адаптивных информационных сред // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2010. – № 12 (113). – С. 103-108.
4. Кравченко Ю.А. Метод определения познавательных стилей на основе теории агентов // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2009. – № 12 (101). – С. 120-128.
5. Бова В.В. Технологии интеллектуального анализа и извлечения данных на основе принципов эволюционного моделирования / В.В. Бова, Л.А. Гладков, Ю.А. Кравченко,
В.В. Курейчик, В.М. Курейчик, С.Н. Щеглов. – Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2009. – 124 с.
6. Курейчик В.М., Кныш Д.С. Проблемы, обзор и параллельные генетические алгоритмы: состояние // Известия РАН. Теория и системы управления. – М., 2010. – № 4. – С. 72-82.
7. Курейчик В.В., Курейчик В.М., Родзин С.И. Концепция эволюционных вычислений, инспирированных природными системами // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2009.
– № 4 (93). – С. 16-25.
8. Литвиненко В.А., Ховансков С.А., Норкин О.Р. Оптимизации мультиагентной системы распределенных вычислений // Известия ЮФУ. Технические науки.– 2009. – № 4 (93). – С. 226-235.
9. Кравченко Ю.А. Концептуальные основы рефлексивно-адаптивного подхода к построению интеллектуальных информационных систем // Известия ЮФУ. Технические нау-
ки.– 2011. – № 7 (120). – С. 167-171.
10. Кравченко Ю.А. Метод создания математических моделей принятия решений в многоагентных подсистемах // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2011. – № 7 (120).
– С. 141-145.
11. Курейчик В.В., Запорожец Д.Ю. Современные проблемы при размещении элементов СБИС // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2011. – № 7 (120). – С. 68-73.
12. Курейчик В.М., Кажаров А.А. Использование роевого интеллекта в решении NP-трудных задач // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2011. – № 7 (120). – С. 30-37.
13. Бова В.В. Модели предметных знаний на основе системно-когнитивного анализа // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2011. – № 7 (120). – С. 146-153.
14. Марков В.В. Методика извлечения и оценки знаний на основе нечеткой модели эксперта // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2011. – № 7 (120). – С. 137-141.
15. Марков В.В., Пуголовкина О.В. Применение репертуарных решеток для формирования индивидуальных траекторий обучения // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2011. – № 7 (120). – С. 250-255.

Comments are closed.