Нечеткая система оценки и управления привлекательностью технических или экономических объектов (на примере выбора фирмы-поставщика ресурсов)

Цель исследования. Повышение эффективности функционирования техники или социально-экономических систем путем разработки нечеткой системы для выбора поставщика товарно-материальных ценностей в логистических компаниях. Актуальность исследования обусловлена отсутствием в подавляющем большинстве фирм системного подхода к формированию стратегии закупочной логистики, что затрудняет оперативное управление процессом анализа и оценки. При принятии решения о выборе поставщика, на основе анализа множества источников используются различные математические методы, которые, тем не менее, обладают рядом недостатков, не позволяющих решать поставленную задачу с требуемой эффективностью.

Методы. В задаче оценки и управления привлекательностью объекта в условиях неполноты и нечеткости исходных метод основан на системах нечеткого логического вывода. Основой предлагаемого метода является схема прямого нечеткого логического вывода. Она модифицирована введением оператора упорядоченного взвешенного усреднения для агрегирования выходов продукционных правил. На первом этапе вывода функции принадлежности, определенные на входных переменных, применяются к их фактическим значениям для последующего определения степени истинности каждой предпосылки каждого правила. Затем вычисленное значение истинности для предпосылок каждого правила применяется к заключениям каждого правила. Это приводит к формированию нечеткого подмножества, которое назначается каждой переменной вывода для каждого правила. В качестве правила логического вывода используем операцию min. На следующем этапе осуществляется приведение нечеткого значения функции принадлежности выходной переменной каждого правила к четкому виду. Для этого используется быстрый центроидный метод. Для агрегирования выхода каждого продукционного правила с учетом степени их важности для лица, принимающего решение, предлагается использовать оператор упорядоченного взвешенного усреднения (OWA) Ягера.

Результаты. Упорядоченное взвешенное усреднение и последующее ранжирование пар фирм-альтернатив позволило построить список фирм-поставщиков, соответствующий объективному ранжированию.

Заключение. Выполнена модельная проверка рейтинга поставщиков упаковочных материалов для фирм, занимающихся выпуском готовой продукции. Результаты экспериментального исследования демон-стрируют перспективность предложенного подхода за счет учета взаимовлияния показателей между собой.

интеллектуальный анализ данных, критерий, нечеткий логический вывод, функция принадлежности, база знаний, агрегирование, OWA оператор Ягера

1. Комбинированный метод анализа и выбора сложных технических или социально-экономических объектов / В.Л. Бурковский, Б.А. Шиянов, А.В. Гривачев, А.С. Сизов, Е.А. Титенко // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2018. Т. 14. № 2. С. 15-20.

2. Способ оценки вклада общих и индивидуальных показателей для управления техническими и социально-экономическими системами / А.В. Варганов, А.А. Головин, А.В. Гривачев, С.Ю. Сазонов, А.С. Сизов, Е.А. Титенко // Информационные системы и техноло-гии. 2018. № 4 (108). С. 24-31.

3. Бродецкий Г.Л. Системный анализ в логистике. Выбор в условиях неопределенности. М.: Изд. центр «Академия», 2010. 314 с.

4. Зёрнушкин А.Е., Сизов А.С., Использование систем нечеткого логического вывода и OWA оператора Ягера для оценки состояния сложных организационно-технических систем // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2016. Т.14. №6. C. 21-28.

5. Имамвердиев Я.Н. Метод объединения результатов ансамбля классификаторов в мультибиометрических системах // Информационные технологии 2011. №9. С. 24-31.

6. Халин Ю.А., Сизов А.С., Игнатенко А.Н. Подход к определению траекторий раз-вития предприятий при управлении конкурентоспособностью // Известия Юго-Западного государственного университета. 2012. № 1-1 (40). С. 86-92.

7. Халин Ю.А., Сизов А.С., Игнатенко А.Н. Нечётко-множественная модель многокритериальной оценки конкурентоспособности предприятия // Известия Юго-Западного государственного университета. 2011. № 5 (38). С. 53-57.

8. Халин Ю.А., Киселёва К.А., Альков В.В. Модель информационного взаимодействия конкурирующих предприятий //Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2017. Т. 7. № 3 (24). С. 29-35.

9. Писарева Н.К. Разработка системы выбора поставщика // Экономика и управление: проблемы, тенденции, перспективы развития: материалы VI Междунар. науч.-практ. конф. ( г. Чебоксары, 10 мая 2017 г.). Чебоксары: ЦНС «Интерактив плюс», 2017. С. 200-213.

10. Гривачев А.В., Емельянов С.Г., Сазонов С.Ю., Титенко Е.А. Модифицированный метод анализа иерархий для оценки эффективности робототехнических комплексов // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2016. Т. 14. № 10. С. 14-18.

11. Yager R.R. On ordered weighted averaging aggregation operators in multi-criteria decisions making // IEEE Transactoins on Systems, Man Cybernetics. 1988. Vol. 18. N1. P. 183-190.

12. Интеллектуальная обработка данных в задаче систематизации экономико-статистической информации / Я.А. Швецов, В.И. Аверченков, М.Ю. Рытов, В.П. Фёдоров, Г.А. Федяева // Вестник Брянского государственного технического университета. 2017. №8. С. 67-74.

13. Аверченков В.И., Лагерев А.В., Подвесовский А.Г. Представление и обработка нечёткой информации в многокритериальных моделях принятия решений для задач управления социальными и экономическими системами // Вестник Брянского государственного технического университета. 2012. №2. С. 97-104.