Моделювання рішень з використанням структур довіри демпстера-шефера

Автор(и)

  • Инна Сергеевна Скарга-Бандурова Технологічний інститут Східноукраїнського національного університету ім. В. Даля (м. Сєвєродонецьк) пр. Радянський, 59-а, м. Сєвєродонецьк, Україна, 93400, Україна

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2013.18935

Ключові слова:

прийняття рішень, структура довіри, оператори агрегування, комбінування гіпотез

Анотація

Представлені теоретичні положення розробки систем підтримки прийняття рішень, засновані на структурах довіри Демпстера-Шефера. Репрезентовано метод підтримки прийняття рішень з використанням структур довіри, що дозволяє використовувати суб'єктивну якісну експертну інформацію, представлену у вигляді наборів оцінок, за допомогою формування на її основі комбінованих гіпотез і застосування до них операторів упорядкованого середнього зваженого.

Біографія автора

Инна Сергеевна Скарга-Бандурова, Технологічний інститут Східноукраїнського національного університету ім. В. Даля (м. Сєвєродонецьк) пр. Радянський, 59-а, м. Сєвєродонецьк, Україна, 93400

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра комп’ютерної інженерії

Посилання

  1. Матвеев, А. В. Применение информационных технологий в управлении средой обитания: учеб. пособие [Текст] / А. В. Матвеев, В. П. Котов, М. И. Мушкудиани. – ГУАП. СПб, 2005. – 96 с.
  2. Люгер, Д. Ф. Исскуственный интеллект: Стратегии и методы решения сложных проблем [Текст] : пер. с англ. / Д. Ф. Люгер. – 4-е изд. – М.: Изд. дом «Вильямс», 2003. – 864 с.
  3. Коваленко И. И. Методы экспертного оценивания сценариев : учеб. пособие [Текст] / И. И. Коваленко, А. В. Швед. – Миколаїв : ЧДУ ім. Петра Могили, 2012. – 156 с.
  4. Yang, J. B. An evidential reasoning approach for multiple attribute decision making with uncertainty [Текст] / J. B. Yang, M. G. Singh. – IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. – 1994. – vol. 24, no. 1. – рp. 1-18.
  5. Shafer, G. A Mathematical Theory of Evidence [Текст] / G. Shafer. – Princeton University Press, Princeton, 1976. – 314 p. – ISBN 978-0691100425.
  6. Dubois, D. Representation and combination uncertainty with belief functions and possibility measures [Текст] / D. Dubois, H. Prade // Computation Intelligence. – 1988. – vol. 4. – pр. 244-264.
  7. Lefevre, E. Belief functions combination and conflict management [Текст] / E. Lefevre, O. Colot, P. Vannoorenberghe // Information Fusion. – 2002. – vol. 3(2). – pp. 149-162.
  8. Murphy, C. Combining belief functions when evidence conflicts [Текст] / C. Murphy // Decision support systems. – 2000. – vol.29 (1). – pp. 1-9.
  9. Smets, Ph. The combination of evidence in the transferable belief model [Текст] / Ph. Smets // Pattern Analysis and Machine Intelligence. – 1990. – vol. 12. – pp. 447-458.
  10. Advances in the Dempster-Shafer theory of evidence [Текст] / R. R. Yager, J. Kacprzyk, M. Fedrizzi (Eds.). – John Wiley & Sons, Inc., 1994. – 597 p. – ISBN 0-471-55248-8.
  11. Yager, R. R. On ordered weighted averaging aggregation operators in multi-criteria decision making [Текст] / R. R. Yager. – IEEE Trans. Systems, Man and Cybernetics. – 1988. – vol. 18. – pp. 183-190.
  12. Aggregation Operators: New Trends and Applications [Текст] / T. Calvo, G. Mayor, R. Mesiar (Eds.). – Physica, 2002. – 354 p. – ISBN 978-3790814682.
  13. Liu, X.-B. The solution equivalence of minimax disparity and minimum variance problems for OWA operators [Текст] / X.-B. Liu // Int. J. Approximate Reasoning. – 2007. – vol. 45. – pp. 68-81.
  14. Merigó, J. M. Probabilistic Decision Making with the OWA Operator and its Application in Investment Management [Текст] / J. M. Merigó // European Society for Fuzzy Logic and Technology – EUSFLAT. – 2009. – pp. 1364-1369.
  15. Recent Developments in the Ordered Weighted Averaging Operators: Theory and Practice (Studies in Fuzziness and Soft Computing) [Текст] / R. R. Yager, J. Kacprzyk, G. Beliakov (Eds.). – Springer. – 2011. – 312 p. – ISBN 978-3642179099.
  16. Torra, V. Modeling decisions: information fusion and aggregation operators [Текст] / V. Torra, Y. Narukawa. – Springer, 2007. – 300 p. – ISBN: 978-3-540-68789-4.
  17. Wang, Y. M. A preemptive goal programming method for aggregating OWA operator weights in group decision making [Текст] / Y.M. Wang, C. Parkan // Information Sciences. – 2007. – vol. 177. – pp. 1867-1877.
  18. Yager, R. R. On generalized measures of realization in uncertain environments [Текст] / R.R. Yager // Theory and Decision – 1992 – vol. 33 – pp. 41-69.
  19. Merigó, J. M. A method for decision making with the OWA operator [Текст] / J. M. Merigó, A. M. Gil-Lafuente // Comput. Sci. Inf. Syst. – 2012. – vol. 9. – pp. 357-380.
  20. Yager, R. R. Quantifier guided aggregation using OWA operators [Текст] / R. R. Yager // Int. J. of Intelligent systems. – 1996. – 11 – pp. 49–73.
  21. Балинова, В. С. Статистика в вопросах и ответах [Текст]: учеб. пособие / В. С. Балинова. – М.: Проспект, 2004. – 344 с. – ISBN 5-98032-561-1.
  22. Yager, R. R. The continuous ordered weighted geometric operator and its application to decision making [Текст] / R. R. Yager, Z. S. Xu // Fuzzy Sets and Systems. – 2006. – vol. 157. – pp. 1393-1402.
  23. Zhou, Sh.-M. Type-1 OWA operators for aggregating uncertain information with uncertain weights induced by type-2 linguistic quantifiers [Электронный ресурс] / Sh.-M. Zhou, F. Chiclana, R. I. John, J. M. Garibaldi // Fuzzy Sets and Systems – 2008. – 159. – pp. 3281-3296. – Режим доступа: www/ URL: http://sci2s.ugr.es/publications/ficheros/2008-zhou-FSS.pdf – 23.08.2013 г.
  24. Kacprzyk, J. A ‘soft’ measure of consensus in the setting of partial (fuzzy) preferences [Текст] / Kacprzyk, J. M. Fedrizzi // European Journal of Operational Research. – 1988. – Vol.34 (34). – pp. 316–325.
  25. Zadeh, L. A. A computational approach to fuzzy quantifiers in natural languages [Текст] / L. A. Zadeh // Computers & Mathematics with applications. – 1983. – Vol. 9 (1). – pp. 149–184.
  26. Ryazansev, A. A method of optimal placement of contamination control stations for efficient risk management in industrial regions / A. Ryazansev, I. Skarga-Bandurova // First International Workshop Critical Infrastructure Safety and Security (CrISS-DESSERT’11), May 11-13 2011., Kirovograd, Ukraine : Proceedings. – Kharkiv, 2011. – Vol. 1. – p. 73-78.
  27. Matveev, A. V., Kotov, V. P., Mushkudiani, M. I. (2005). Applications of information technology in the habitat managing. St. Petersburg, GUAP, 96.
  28. Luger, G. F. (2003). Artificial Intelligence: Structures and Strategies for Complex Problem Solving. Ed. 4. Moscow, Publishing House “Williams”, 864.
  29. Kovalenko, I. I., Swede, A. V. (2012). Methods of expert evaluation scenarios. Petro Mohyla Black Sea State University Press, 156.
  30. Yang, J. B., Singh, M. G. (1994). An evidential reasoning approach for multiple attribute decision making with uncertainty. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, 24 (1), 1-18.
  31. Shafer, G. (1976). A Mathematical Theory of Evidence. Princeton University Press, 314.
  32. Dubois, D., Prade, H. (1988). Representation and combination uncertainty with belief functions and possibility measures. Computation Intelligence, 4, 244-264.
  33. Lefevre, E., Colot, O. Vannoorenberghe, P. (2002). Belief functions combination and conflict management. Information Fusion, 3(2), 149-162.
  34. Murphy, C. (2000). Combining belief functions when evidence conflicts Decision support systems, 29, 1-9.
  35. Smets, Ph. (1990). The combination of evidence in the transferable belief model. Pattern analysis and Machine Intelligence, 12, 447-458.
  36. In: Yager, R. R. Kacprzyk, J., Fedrizzi, M. (1994). Advances in the Dempster-Shafertheory of evidence. John Wiley & Sons, Inc., 597.
  37. Yager, R. R. (1988). On ordered weighted averaging aggregation operators in multi-criteria decision making. IEEE Trans. Systems, Man and Cybernetics, 18, 183-190.
  38. In: Calvo, T., Mayor, G., Mesiar, R. (2002). Aggregation Operators: New Trends and Applications. Physica, 354.
  39. Liu, X.-B. (2007). The solution equivalence of minimax disparity and minimum variance problems for OWA operators. Int. J. Approximate Reasoning, 45, 68-81.
  40. Merigó, J. M. (2009). Probabilistic Decision Making with the OWA Operator and its Application in Investment Management. European Society for Fuzzy Logic and Technology – EUSFLAT, 1364-1369.
  41. In: Yager, R. R., Kacprzyk, J., Beliakov, G. (2011). Recent Developments in the Ordered Weighted Averaging Operators: Theory and Practice (Studies in Fuzziness and Soft Computing). Springer, 312.
  42. Torra, V., Narukawa, Y. (2007). Modeling decisions: information fusion and aggregation operators. Springer, 300.
  43. Wang, Y. M., Parkan C. (2007). A preemptive goal programming method for aggregating OWA operator weights in group decision making. Information Sciences, 177, 1867-1877.
  44. Yager, R. R. (1992). On generalized measures of realization in uncertain environments. Theory and Decision, 33, 41-69.
  45. Merigó, J. M., Gil-Lafuente, A.M. (2012). A method for decision making with the OWA operator. Comput. Sci. Inf. Syst., 9, 357-380.
  46. Yager, R. R. (1996). Quantifier guided aggregation using OWA operators. Int. J. of Intelligent systems, 11, 49–73.
  47. Balinova, V. S. (2004). Statistics: Questions and Answers. Moscow, Prospekt Publ., 344.
  48. Yager, R. R., Xu, Z. S. (2006). The continuous ordered weighted geometric operator and its application to decision making. Fuzzy Sets and Systems, 157, 1393-1402.
  49. Zhou, Sh.-M., Chiclana, F., John, R. I., Garibaldi, J. M. (2008). Type-1 OWA operators for aggregating uncertain information with uncertain weights induced by type-2 linguistic quantifiers. Fuzzy Sets and Systems, 159, 3281-3296.
  50. Kacprzyk, J., Fedrizzi, M. (1988). A ‘soft’ measure of consensus in the setting of partial (fuzzy) preferences. European Journal of Operational Research, 34 (34), 316-325.
  51. Zadeh, L. A. (1983). A computational approach to fuzzy quantifiers in natural languages. Computers & Mathematics with applications, 9 (1), 149–184.
  52. Ryazansev, A., Skarga-Bandurova, I. (2011). A method of optimal placement of contamination control stations for efficient risk management in industrial regions. Proc. First Int. WS Critical Infrastructure Safety and Security (CrISS-DESSERT’11), Kirovograd, Ukraine, 1, 73-78.

##submission.downloads##

Опубліковано

2013-12-16

Як цитувати

Скарга-Бандурова, И. С. (2013). Моделювання рішень з використанням структур довіри демпстера-шефера. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 6(4(66), 53–58. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2013.18935

Номер

Том 6 № 4(66) (2013): Математика та кібернетика - прикладні аспекти

Розділ

Математика та кібернетика - прикладні аспекти

Ліцензія

Авторське право (c) 2014 Инна Сергеевна Скарга-Бандурова

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.