| dc.contributor.author | Раскін, Л. Г. | uk |
| dc.contributor.author | Сухомлин, Л. В. | uk |
| dc.contributor.author | Карпенко, В. В. | uk |
| dc.contributor.author | Соколов, Д. Д. | uk |
| dc.contributor.author | Власенко, В. В. | uk |
| dc.contributor.author | Андрієнко, С. О. | uk |
| dc.date.accessioned | 2026-03-25T11:52:09Z | |
| dc.date.available | 2026-03-25T11:52:09Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.identifier.citation | Раскін Л. Г., Сухомлин Л. В., Карпенко В. В., Соколов Д. Д., Власенко В. В., Андрієнко С. О. Оцінка ефективності нечітких марковських систем // Наукові праці Вінницького національного технічного університету. Електр. текст. дані (PDF: 521 КБ). 2025. № 3. URI: https://praci.vntu.edu.ua/index.php/praci/article/view/872. | uk |
| dc.identifier.issn | 2307-5376 | |
| dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/50973 | |
| dc.description.abstract | Стандартні технології оцінки ефективності функціонування систем базуються на побудові та використанні математичних моделей функціонування таких систем. Досліджувана проблема – вдосконалення методу оцінки ефективності роботи системи від значень її параметрів. Суть проблеми полягає в наступному: зазвичай припускають, що чисельні значення всіх компонентів співвідношення визначаються точно, що не завжди і не цілком відповідає реальній дійсності. Адекватність будь-якої моделі і ступінь доцільності її використання визначаються реальним рівнем точності завдання вихідних даних. Об'єкт дослідження – технологія оцінки ефективності функціонування системи в умовах невизначеності вихідних даних. Актуальність дослідження визначається фактичною недостатністю відомого математичного інструментарію оцінки ефективності системи в умовах, коли параметри системи описані неточно, наприклад, в термінах теорії нечітких множин. Мета дослідження – розробка аналітичного методу оцінки ефективності функціонування систем для випадку, коли параметри системи і середовища описані функціями належності нечітких чисел (L-R)-типу. Метод вирішення задачі – побудова функції належності нечіткого значення критерію ефективності системи, що адекватно відображає якість функціонування системи і точність розрахунку критерію. Поставлена задача вирішена з урахуванням особливостей функціонування марковських систем масового обслуговування. При цьому, отримано шуканий вираз для розрахунку теоретико-ймовірнісного аналога функції належності нечіткого значення основного критерію ефективності таких систем, в якості якого обрано ймовірність зайнятості всіх каналів системи (тобто ймовірність відмови в обслуговуванні). Розв’язок задачі було отримано для спеціального, найбільш ефективного і часто використовуваного способу опису нечіткості параметрів систем і зовнішнього середовища. | uk |
| dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
| dc.publisher | ВНТУ | uk |
| dc.relation.ispartof | Наукові праці Вінницького національного технічного університету. № 3. | uk |
| dc.relation.uri | https://praci.vntu.edu.ua/index.php/praci/article/view/872 | |
| dc.subject | оцінка ефективності марковських систем обслуговування | uk |
| dc.subject | нечіткі вихідні дані | uk |
| dc.subject | функція належності (L-R)-типу | uk |
| dc.title | Оцінка ефективності нечітких марковських систем | uk |
| dc.type | Article, professional native edition | |
| dc.type | Article | |
| dc.identifier.udc | 519.681 | |
| dc.relation.references | Karatzoglou S.,Köhler D., Beigl M. Semantic-Enhanced Multi-Dimensional Markov Chains on Semantic Trajectories for Predicting Future Locations.MDPI «Sensors». 2018, October. P. 2–27. | en |
| dc.relation.references | Nazin A.V., Miller B. M. Robust Mirror Decent Algorithm for a Multi-Armed Bandit Governed by a Stationary Finite Markov Chain. IFAC Proceedings Volumes. 2013. No9. P. 905–909. | en |
| dc.relation.references | Kaufmann A., Gupta M. Introduction to fuzzy arithmetics. Amsterdam: Van Nostrand, 1985. p. 282. | en |
| dc.relation.references | Dubois D., Prade H.Operations on fuzzy numbers.International Journal of Systems Science. 2007. No 6. P. 613–626. https://doi.org/10.1080/00207727808941724. | en |
| dc.relation.references | Zadeh L. A. Fuzzy sets.Information and Control. 1965. No8. P. 338-353. URL:https://ru.scribd.com/document/82445598/Fuzzy-Sets-Zadeh-1965. | en |
| dc.relation.references | Elementary Operations on L–R Fuzzy Number/ Abdul Alimet al.Scientific Research Publishing Inc. Advances in Pure Mathematics. 2015. Vol.5,Issue 3. P. 131–136. | en |
| dc.relation.references | AsadyB., Akbari M., Keramati M. A. Ranking fuzzy numbers by fuzzy mapping. International Journal of Computer Mathematics. 2011. Vol.88, Issue 8. P. 1603–1618. | en |
| dc.relation.references | RaskinL., Sira O. Performing arithmetic operation over the (L-R) type fuzzy numbers. Eastern Europe Journal. 2020. Vol. 3, No4. P. 6–11. URL: https://journals.uran.ua/eejet/article/view/203590. | en |
| dc.identifier.doi | https://doi.org/10.31649/2307-5376-2025-3-91-100 | |