Показати скорочену інформацію

dc.contributor.authorРаскін, Л. Г.uk
dc.contributor.authorСухомлин, Л. В.uk
dc.contributor.authorКарпенко, В. В.uk
dc.contributor.authorСоколов, Д. Д.uk
dc.contributor.authorВласенко, В. В.uk
dc.contributor.authorАндрієнко, С. О.uk
dc.date.accessioned2026-03-25T11:52:09Z
dc.date.available2026-03-25T11:52:09Z
dc.date.issued2025
dc.identifier.citationРаскін 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.issn2307-5376
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/50973
dc.description.abstractСтандартні 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.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartofНаукові праці Вінницького національного технічного університету. № 3.uk
dc.relation.urihttps://praci.vntu.edu.ua/index.php/praci/article/view/872
dc.subjectоцінка ефективності марковських систем обслуговуванняuk
dc.subjectнечіткі вихідні даніuk
dc.subjectфункція належності (L-R)-типуuk
dc.titleОцінка ефективності нечітких марковських системuk
dc.typeArticle, professional native edition
dc.typeArticle
dc.identifier.udc519.681
dc.relation.referencesKaratzoglou 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.referencesNazin 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.referencesKaufmann A., Gupta M. Introduction to fuzzy arithmetics. Amsterdam: Van Nostrand, 1985. p. 282.en
dc.relation.referencesDubois 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.referencesZadeh 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.referencesElementary 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.referencesAsadyB., 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.referencesRaskinL., 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.doihttps://doi.org/10.31649/2307-5376-2025-3-91-100


Файли в цьому документі

Thumbnail

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію