Найти

Результаты поиска

• РЕШЕНИЕ ЗАДАЧИ НАХОЖДЕНИЯ МАКСИМАЛЬНОГО ПОТОКА В ЗАДАЧАХ ЭВАКУАЦИИ НА ОСНОВЕ НЕЧЕТКИХ КОЛЕБЛЮЩИХСЯ ОПЕРАТОРОВ АГРЕГИРОВАНИЯ

  Е. М. Герасименко , Е. В. Нужнов

  2021-11-14

  Аннотация ▼

  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

• МЕТОД МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОГО ГРУППОВОГО ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ЧРЕЗВЫЧАЙНОЙ СИТУАЦИИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЧЕТКИХ КОЛЕБЛЮЩИХСЯ МНОЖЕСТВ

  С.И. Родзин , А. В. Боженюк , Е.В. Нужнов

  2024-08-12

  Аннотация ▼

  При возникновении чрезвычайной ситуации необходимо принять эффективные экстренные
  меры. Известно, что аварийное событие обладает характеристиками ограниченности времени и
  информации, вредоносности и неопределенности, а лица, принимающие решения, часто ограничены в
  рациональности в условиях неопределенности и риска. Психологическое поведение людей следует
  учитывать в реальных процессах принятия решений. Принятие решений в чрезвычайных ситуациях
  является актуальной задачей и предметом исследовательских интересов. В этой статье представлен новый подход к принятию экстренных решений с использованием нечетких колеблющихся мно-
  жеств. Для определения весов критериев строится математическая модель, которая позволяет
  преобразовать значения критериев в совместимую шкалу и исключить влияние различных шкал для
  их измерений. Чтобы отобразить психологическое поведение лиц, принимающих решения, вводится
  функция степени группового удовлетворения и функция ценности воспринимаемой полезности аль-
  тернативы. Вычисляется и ранжируется полезность альтернатив, приводится пример исследова-
  ния чрезвычайной ситуации. По сравнению с существующими методами предлагаемый метод к при-
  нятию решений в условиях чрезвычайной ситуации имеет следующие особенности: расширяются
  возможности для определения весов критериев принятия решений, когда критерии имеют различ-
  ную шкалу; метод учитывает психологию ЛПР, в отличие от известных подходов, предполагающих
  рациональность решений ЛПР; по сравнению с теорией проспектов метод не требует субъективной
  оценки уровня ожиданий, использует меньшее количество параметров, что расширяет область его
  применения. Предложенный метод также имеет некоторые ограничения: требуются определенные
  вычислительные затраты при большом количестве альтернативных решений и характеризующих их
  атрибутов. Однако это ограничение преодолевается при использовании программного обеспечения,
  такого как MATLAB. Интересной представляется возможность в будущем применить предлагае-
  мый метод для задач оценки риска при принятии решений в условиях нечеткой информации, если
  значения атрибутов являются случайными величинами.