ЭлБиб

ХРАНЕНИЕ и ПЕРЕРАБОТКА СЕЛЬХОЗСЫРЬЯ • №4 • 2015

о многих областях человеческой деятельнос-

ти — науке, технике, бизнесе — широко рас-

пространены проблемные ситуации, которые

могут быть описаны исходными данными (пара-

метрами) представлены числовыми оценками.

Однако наличие адекватных моделей соответству-

ющих предметных областей не всегда оказывается

достаточным условием для выработки обоснован-

ного решения анализируемой проблемы [1–3]. Во

многих задачах, с которыми приходится сталки-

ваться на практике, информация об исходных дан-

ных моделей неполна и неточна. Анализ и решение

этих задач осуществляются в условиях неопреде-

ленности. Примером подобной задачи может слу-

жить оценка эффективности проектов по разработ-

ке нефтегазового месторождения на ранней стадии

его изученности. Комплексная геолого-экономи-

ческая оценка месторождения включает прогноз-

ную оценку величины запасов, формирование про-

филей добычи, стоимостный анализ объекта. В

таких ситуациях обычно привлекают экспертов,

профессиональные знания, опыт и навыки которых

должны помочь при оценке параметров моделей

соответствующих предметных областей.

Значительное усиление роли специалистов-экс-

пертов в анализе и выработке решений вызвано

усложнением проблемных ситуаций, увеличением

числа и значимости междисциплинарных задач.

Потребность в эффективном использовании интел-

лектуального ресурса экспертов привела к возник-

новению и стремительному развитию двух классов

компьютерных систем, основанных на знаниях:

экспертных систем и систем поддержки эксперт-

ных решений [2].

В данной статье развивается метод обобщенных

интервальных оценок (ОИО), предназначенный

для выявления и представления экспертных знаний

о количественных параметрах задач, анализируе-

мых в условиях неопределенности. Обсуждается

возможность использования ОИО для поддержки

принятия экспертных решений в группах. Вводит-

ся понятие «базиса» эксперта и приводится поста-

новка оптимизационной задачи, позволяющей

переводить оценки из базиса одного эксперта в

базис другого эксперта для организации диалога и

поиска компромисса. Развивается метод выявле-

ния, формализованного представления и исполь-

зования экспертных знаний [3].

Метод предназначен для работы с экспертными

знаниями о количественных исходных данных

(параметрах) моделей предметных областей. Пред-

полагается, что эти данные известны эксперту с

неопределенностью. В отличие от известного

«моноинтервального» задания информации знания

эксперта представляются «полиинтервальной»

оценкой (ПИО) (см. рисунок) — системой интер-

валов различной длины с различными шансами на

реализацию, определяемыми

(

) [4].

Постановка задачи и методы ее решения.

ПИО

вместе с вероятностными распределениями

(

)

на интервалах системы образует ОИО каждого

исходного параметра. По известным формулам

[1–3] ОИО сводится к моноинтервальному слу-

чаю — метод позволяет на базе ОИО получить

результирующую вероятностную оценку парамет-

ра

в виде функции плотности вероятностей и

функции вероятностей

(

) для распределе-

ния на «базовом» интервале (на рисунке «базовый»

интервал — [

min

;

max

]).

Представляется интересным и удобным для экс-

перта предложить обратную процедуру — восста-

новить из заданной моноинтервальной оценки

(МИО) обобщенную интервальную оценку (с мак-

симально возможной точностью). При принятии

решений с участием нескольких экспертов такая

процедура позволит представить оценку одного

УДК 338.5.01

Метод обобщенных интервальных оценок

для поддержки групповых экспертных решений

в условиях неопределенности

Аспирант И. А. БЫЧКОВ; д-р техн. наук, профессор М.М. БЛАГОВЕЩЕНСКАЯ

Московский государственный университет пищевых производств

Канд. экон. наук А. С. НОСЕНКО

Управляющая компания «Объединенные кондитеры», г. Москва

Д-р техн. наук, профессор И. Г. БЛАГОВЕЩЕНСКИЙ

Московский государственный технический университет имени Н. Э. Баумана

)(

min

mid

max

mid

min

(

)

(

)

Обобщенная интервальная оценка

Электронная Научная СельскоХозяйственная Библ отека