Неопределенные и неточные данные типичны для многокритериальных задач, поэтому теория нечетких множеств является адекватным инструментом для их решения. Цель данной работы – применить метод TOPSIS в нечеткой среде с использованием синтаксически независимых лингвистических переменных. Из-за частого появления нечетких понятий в данных для принятия решений, четких значений недостаточно для моделирования реальных ситуаций. В предлагаемом подходе оценка каждой альтернативы и вес каждого критерия выражаются синтаксически независимыми лингвистическими переменными, произвольные значения которых определяются через семантику базовых терминов. Рассматривается подход к вычислению произвольных (не базовых) значений лингвистических переменных, используемых экспертом. Базовые значения используемых синтаксически независимых лингвистических переменных задаются треугольными нечеткими числами. Предлагаемый подход хорошо подходит для решения задачи группового принятия решений в нечеткой среде, когда эксперт или группа экспертов не связана ограниченным количеством нечетких оценок. Здесь в качестве весовых коэффициентов важности критериев и оценки качественных критериев рассматриваются нечеткие переменные, которые являются значениями синтаксически независимых лингвистических переменных «важность критерия» и «оценка по критерию». В работе предлагается использовать метод центра тяжести для вычисления расстояния между двумя треугольными нечеткими числами. В соответствии с концепцией нечеткого TOPSIS определяется коэффициент близости для определения порядка ранжирования всех альтернатив путем вычисления расстояний до нечеткого положительного идеального решения (PIS) и до нечеткого отрицательного идеального решения (NIS). В работе также приводится пример для иллюстрации предлагаемого подхода.
Рассматриваются вопросы оценки устойчивости транспортно-логистических систем (ТЛС) в условиях неопределенности, которые играют ключевую роль в обеспечении эффективного функционирования цепей поставок. Устойчивость систем анализируется в контексте их способности адаптироваться к внешним и внутренним воздействиям, таким как экономические колебания, изменение спроса, стихийные бедствия и технологические сбои. В данной статье предлагается использовать инварианты нечетких множеств, а именно нечеткое доминирующее множество, для оценки и анализа устойчивости транспортно-логистических систем в условиях неопределенности. Показано, что нечеткое доминирующее множество позволяет решать задачу размещения распределительных узлов в транспортно-логистической системе. Приведены примеры нахождения нечетких доминирующих множеств для нечетких и нечетких темпоральных графов как моделей транспортно-логистической системы. Нечеткие темпоральные графы также позволяют проводить более адекватное моделирование и анализ систем в случаях, когда параметр времени является одним из важных факторов. Практическая значимость исследования заключается в возможности проектирования более надежных и адаптивных ТЛС, способных эффективно функционировать в условиях неопределенности. Результаты могут быть использованы для оптимизации логистических процессов, снижения затрат и повышения устойчивости цепочек поставок. Полученные выводы также открывают перспективы для дальнейших исследований в области интеграции методов искусственного интеллекта и анализа больших данных в управлении транспортными системами. Дальнейшие исследования предлагается направить на интеграцию методов оптимизации потоков с учетом временных факторов и разработку цифровых двойников ТЛС
