Слабкі множини та їх застосування до розв'язання задач прийняття рішень в умовах невизначеності даних

Abstract

Вводиться поняття слабкої множини, як загальнішої математичної структури ніж звичайна та нечітка множина. Показано, що використання слабких множин в математичних моделях процесів пошуку оптимальних рішень в умовах невизначеності даних дає можливість спростити експертні процедури слабкого та нечіткого представлення невизначених параметрів та контролювати несуперечність результатів роботи експерта на формально математичному рівніВводится понятие слабого множества, как более общей математической структуры чем обычное и нечеткое множество. Показано, что использование слабых множеств в математических моделях процессов поиска оптимальных решений в условиях неопределенности данных дает возможность упростить экспертные процедуры слабого и нечеткого представления неопределенных параметров и контролировать непротиворечивость результатов работы эксперта на формально математическом уровне.The concept of loose set, as more common mathematical structure than a usual and fussy set is introduced. It is shown, that use of loose sets in mathematical models of processes of optimum solutions search in conditions of indeterminacy of the data enables to simplify expert procedures of loose and fussy representation of uncertain parameters and to inspect the consistency of expert's work outcomes at formally mathematical level.