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.
Моделирование эвакуации – актуальная проблема, которая вызывает все больший интерес в последние годы. Сегодня подходы к макроскопической эвакуации, основанные на теории потока, позволяют исследователям находить решение проблем оптимизации, рас- сматривая пострадавших как однородную массу. Основная трудность при построении сценариев эвакуации заключается в необходимости учитывать внутреннюю неопределен- ность сети. В дополнение к присущей неопределенности узлы сети имеют ограниченную пропускную способность и могут хранить поток, а также направлять дополнительный поток в сток в заданном порядке. Таким образом, эксперт – это ключевая фигура в нечет- ком моделировании, который должен оценить порядок промежуточных узлов для получе- ния потока. Если лицо, принимающее решение, сомневается в выборе функции принадлеж- ности альтернативы по отношению к атрибуту из-за возможных податрибутов, он / она может изложить все возможные оценки альтернативы. Поэтому в данной статье рас- сматривается задача максимальной эвакуации с промежуточным хранением в узлах и со- ставление списка-порядка укрытий. Колеблющийся нечеткий гибридный оператор агрега- ции с усреднением используется для определения приоритета промежуточных узлов. Этот сценарий эвакуации является наиболее безопасным, поскольку максимальное количество потерпевших может быть отправлено в наиболее безопасные убежища, используя воз- можности промежуточных узлов, таким образом, что величина входящего потока в про- межуточном узле может превышать исходящий поток. После нахождения приоритетно- го списка вершин выполняется построение транспортной сети, советующей остаточной сети, поиск потока с учетом хранения потока в убежищах. Для иллюстрации предложен- ного алгоритма приведен численный пример
