Найти

Результаты поиска

• ПРИМЕНЕНИЕ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ ДЛЯ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ОБ ЭВАКУАЦИИ ПРИ НАВОДНЕНИИ

  Е.М. Герасименко , В.В. Курейчик , С.И. Родзин , А.П. Кухаренко

  2022-11-01

  Аннотация ▼

  Речь идет о стихийных бедствиях, таких как наводнение, которые можно спрогнозиро-
  вать за несколько часов до того, как они произойдут, чтобы можно было организовать эвакуа-
  цию населения. Эвакуация означает, что люди в районах бедствия должны покинуть эти рай-
  оны и добраться до укрытий или убежищ. Представлен анализ процесса принятия решения об
  эвакуации, основные критерии, определяющие решение и основные этапы применения нечеткой
  логики для принятия решения об эвакуации на основе качественных и количественных значений
  критериев принятия решения. Эти этапы включают выбор критериев, определение качествен-
  ных входных и выходных переменных, фаззификацию переменных, определение базы нечетких
  правил, построение нечеткого вывода, визуализацию результатов и анализ чувствительности.
  При моделировании учитывались следующие критерии: прогнозируемый уровень наводнения,
  уровень опасности, уязвимость района предполагаемого наводнения и возможность безопасной
  эвакуации. Прогнозируемый уровень наводнения основывался на параметрах максимального
  уровня и скорости подъема воды. Уровень опасности отражал физические характеристики
  наводнения и его потенциальное воздействие на безопасность людей в районе наводнения. Уяз-
  вимость района предполагаемого наводнения определялась как неспособность на местном
  уровне предотвратить непосредственный контакт людей с паводковыми водами во время со-
  бытия. Возможность безопасной эвакуации определялась как множество ограничений и по-
  тенциальных негативных аспектов, которые могут задержать или помешать успешному про-
  ведению эвакуации. Представлено описание качественных переменных критериев принятия
  решения о необходимости эвакуации, примеры определения базы нечетких правил. Нечеткая
  модель реализована с помощью Matlab Fuzzy Logic Toolbox. Описана процедура нечеткого выво-
  да и интерпретации решения и модель нескольких сценариев и ситуаций наводнения. Рассмот-
  рен способ, с помощью которого нечеткая модель принятия решения об эвакуации может
  быть применена в сочетании с геоинформационной системой. Представлены действия, связан-
  ные с необходимостью эвакуации для различных сценариев и обстоятельств.

• ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ В УПРАВЛЕНИИ ПРЕДПРИЯТИЕМ НА ОСНОВЕ АЛГОРИТМА ИМИТАЦИИ ОТЖИГА

  Э.В. Кулиев , А.В. Котельва , М.М. Семенова , С.В. Игнатьева , А.П. Кухаренко

  2022-11-01

  Аннотация ▼

  Рассмотрен аналитический обзор алгоритма имитации отжига для задачи эффек-
  тивного управления предприятием. Проведена оптимизация алгоритма имитации отжига
  для задачи эффективного управления предприятием. Для анализа случаев использовалась
  оптимизация графика работы рабочих в организации. Установлена модель планирования
  рабочих с сильными и слабыми ограничениями. Смоделированный алгоритм отжига ис-
  пользуется для оптимизации стратегии решения модели планирования рабочего графика
  персонала. Алгоритм имитации отжига представляет собой алгоритм, пригодный для
  решения крупномасштабных задач комбинаторной оптимизации. Он также оценивает и
  получает оптимальную стратегию планирования. Алгоритм имитации отжига хорошо
  влияет на интеллектуальный анализ данных управления человеческими ресурсами. Интел-
  лектуальный анализ больших данных может помочь компаниям проводить динамическийанализ при наборе талантов, а план набора талантов выполняется качественно и стан-
  дартно, чтобы проанализировать характеристики различных талантов со многих сторон
  и повысить уровень управления человеческими ресурсами. Разработан алгоритм реализую-
  щий процесс работы алгоритма имитации отжига. Алгоритм имитации отжига прини-
  мает новые решения по критерию Метрополиса, поэтому помимо принятия оптимизиро-
  ванного решения он также принимает ослабленное решение в ограниченном диапазоне.
  Алгоритм Метрополиса – алгоритм семплирования, использующийся, в основном, для
  сложных функций распределения. Он отчасти похож на алгоритм выборки с отклонением,
  однако здесь вспомогательная функция распределения меняется со временем. Проведены
  экспериментальные исследования, которые показывают, что модель планирования рабо-
  чих, основанная на сильных и слабых ограничениях, значительно лучше, чем модель ручного
  планирования, достигая эффективного баланса между контролем затрат на зарплату в
  организации и повышением удовлетворенности персонала. Успешное применение модели
  планирования персонала, основанной на моделируемом алгоритме отжига, приносит новые
  идеи и идеи для решения крупномасштабных задач планирования рабочих. Приведенные
  результаты могут служить отправной точкой для изучения систем управления персона-
  лом, основанных на технологии интеллектуального анализа данных.