Многокритериальный выбор и принятие решений на основе экспертных знаний и нечеткого распознавания ситуаций

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
1. АНАЛИЗ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ, СИСТЕМ И МОДЕЛЕЙ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ НЕЧЕТКИХ ИСХОДНЫХ ДАННЫХ
1.1. Способы учета факторов неопределенности и субъективности в процессе принятия управленческих решений.
1.2. Использование нечетких множеств для описания ситуаций и представления знаний экспертов в задачах принятия решений.
1.3. Анализ информационных процессов, систем и моделей нечеткого логического вывода
1.4. Выводы по главе 1
2. РАЗРАБОТКА МЕТОДА И АЛГОРИТМА МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОГО ВЫБОРА УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ ПРИ НЕЧЕТКИХ ИСХОДНЫХ ДАННЫХ
2.1. Методы и алгоритмы многокритериального выбора лучших решений.
2.2. Разработка метода и алгоритма многокритериального выбора решений с учетом нечетких предпочтений нескольких экспертов.
2.3. Оценка эффективности процедуры многокритериального выбора решений с учетом нечетких предпочтений нескольких экспертов.
2.4. Выводы по главе 2
3. РАЗРАБОТКА КЛАССИФИКАЦИОННОЙ МОДЕЛИ И МЕТОДА ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ НА ОСНОВЕ НЕЧЕТКОГО РАСПОЗНАВАНИЯ СИТУАЦИЙ
3.1. Виды классификационных моделей принятия решений и их особенности.
3.2. Этапы построения классификационной модели и метода принятия решений на основе нечеткого распознавания ситуаций
3.3. Разбиение множества нечетких описаний ситуаций на классы.
3.4. Отыскание эталонного представителя класса нечетких ситуаций.
3.5. Выводы по главе 3
4. ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ ВЫБОРА И ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ УПРАВЛЕНИИ ПРОИЗВОДСТВЕННЫМ ПРЕДПРИЯТИЕМ.
4.1. Необходимость учета в моделях принятия решений специфики деятельности предприятий
4.2. Применение классификационного метода для распознавания текущего состояния предприятия.
4.3. Многокритериальный выбор лучшей альтернативы при управлении производственным предприятием.
4.4. Компьютерная поддержка процедур выбора лучших решений
4.5. Выводы по главе 4
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
ПРИЛОЖЕНИЯ.
ВВЕДЕНИЕ
Актуальность