Оцінка ефективності нечітких марковських систем
Вантажиться...
Файли
Дата
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Альтернативна назва
Анотація
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.
Опис
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
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.
Зібрання
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (8)
- 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.
- 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.
- Kaufmann A., Gupta M. Introduction to fuzzy arithmetics. Amsterdam: Van Nostrand, 1985. p. 282.
- 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.
- Zadeh L. A. Fuzzy sets.Information and Control. 1965. No8. P. 338-353. URL:https://ru.scribd.com/document/82445598/Fuzzy-Sets-Zadeh-1965.
- 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.
- 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.
- 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.