Застосування методів нечіткої математики в задачах експертного оцінювання будівельних проектів

Auteurs-es

  • Serhii Kartavykh Київський національний університет будівництва і архітектури пр. Повітрофлотський, 31, м. Київ, Україна, 03037, Ukraine https://orcid.org/0000-0003-2287-4297

DOI :

https://doi.org/10.15587/2313-8416.2019.177945

Mots-clés :

будівельний проект, ефективні об’єкти, композиційна невизначеність, критерій оцінки, нечіткий фактор

Résumé

Досліджено характер невизначеності, що супроводжує задачі оцінювання та порівняння будівельних проектів. Систематизовано нечіткі фактори, що найчастіше ускладнюють експертизу проектів, в яких об’єкти будівництва не сформовані остаточно на момент оцінювання. Формалізовано частинні критерії оцінки, урахування яких забезпечує надійне обґрунтування вибору найкращого проекта в умовах композиційної невизначеності. Запропоновано схему формування інтегрального критерію оцінки. При формалізації частинних і формуванні інтегрального критеріїв оцінки використано моделі та методи нечіткої математики

Biographie de l'auteur-e

Serhii Kartavykh, Київський національний університет будівництва і архітектури пр. Повітрофлотський, 31, м. Київ, Україна, 03037

Аспірант

Кафедра інформаційних технологій проектування та прикладної математики

Références

DBN. V. 1.2.-2:2006 (2007). Systema zabezpechennia nadiinosti ta bezpeky budivelnykh obiektiv. Navantazhennia i vplyvy. Normy proektuvannia. Chynnyi vid 2007-01-01. Kyiv: Stal, 60. Available at: https://dbn.co.ua/load/normativy/dbn/1-1-0-753

Hnatiienko, H. M.; Durdynets, V. V., Saienko, Yu. I. (Eds.) (2000). Metody otsinky kompetentnosti spetsialistiv. Matematychni ta informatsiini problemy prohnozuvannia naslidkiv tekhnohennykh ta pryrodnykh katastrof. Sotsialno-ekonomichni naslidky tekhnohennykh ta pryrodnykh katastrof: ekspertne otsiniuvannia. Kyiv: Stylos, 260.

Isaienko, D. V. (2018). Analysis of mathematical methods to intelligent decision support systems in the field of technical regulation of construction. Management of Development of Complex Systems, 36, 95–99.

Snytiuk, V. Ye. (2000). Zadacha vyboru optymalnoi alternatyvy v umovakh kompozytsiinoi nevyznachenosti. Visnyk ChITI, 2, 140–145.

Ghoreishi, S. F., Allaire, D. L. (2016). Compositional Uncertainty Analysis via Importance Weighted Gibbs Sampling for Coupled Multidisciplinary Systems. 18th AIAA Non-Deterministic Approaches Conference. doi: http://doi.org/10.2514/6.2016-1443

DSTU-N B V.2.5-37:2008 (2008). Nastanova z proektuvannia, montuvannia ta ekspluatatsii avtomatyzovanykh system monitorynhu ta upravlinnia budivliamy i sporudamy. Available at: http://profidom.com.ua/v-2/v-2-5/1796-dstu-n-b-v-2-5-372008-nastanova-z-projektuvanna-montuvanna-ta-jekspluataciji-avtomatizovanih-sistem-monitoringu-ta-upravlinna-budivlami-i-sporudami

Ruszczyński, A., Shapiro, A. (2003). Stochastic Programming Models. Stochastic Programming, 10, 1–64. doi: http://doi.org/10.1016/s0927-0507(03)10001-1

Guimarẽes, A. C. F., Ebecken, N. F. F. (1999). FuzzyFTA: a fuzzy fault tree system for uncertainty analysis. Annals of Nuclear Energy, 26 (6), 523–532. doi: http://doi.org/10.1016/s0306-4549(98)00070-x

Isaienko, D. V., Ploskyi, V. O., Terenchuk, S. A. (2018). Formation of the fuzzy knowledge of the knowledge support system for decision-making technical regulation of construction activity. Management of Development of Complex Systems, 35, 168–174.

Kartavykh, S. A., Terenchuk, S. M. (2019). Models and methods for evaluating construction projects under conditions of compositional uncertainty. Management of Development of Complex Systems, 39, 84–89.

Snitiuk, V. E., Rifat, Mokhammed Ali (2002). Modeli processa priniatiia adaptivnykh reshenii kompozicionnoi struktury s determinirovannymi i veroiatnostnymi kharakteristikami. Radioelektronika i informatika, 4, 123–127.

Publié-e

2019-09-26

Numéro

Rubrique

Technical Sciences