Article

Article title ANALYSIS OF MODELS OF DECISION MAKING IN THE NEW INFORMATION TECHNOLOGIES IN THE FUZZY AND UNCERTAINTY
Authors S.N. Shcheglov
Section SECTION III. ARTIFICIAL INTELLECT AND INDISTINCT SYSTEMS
Month, Year 07, 2012 @en
Index UDC 519.712.2
DOI
Abstract At present, the modern intellectual and industrial computer-aided design are characterized by vagueness of input and output information, which often makes incorrect their effective functioning. This leads to the inability and difficulty of the practical application of existing systems and methods for decision support. The paper presents a model of decision making in new information technologies in conditions of vagueness and uncertainty. The problems of development of the theory, principles and construction of integrated mathematical models and methods for effective decision making. It is shown that the modified generalized scheme of decision support.

Download PDF

Keywords Information technology; model analysis and data mining; graph models; decision making; evolutionary algorithms; bioinspirirovannye optimization techniques; design, task.
References 1. Петровский А.Б. Теория принятия решений. – М.: Изд. центр «Академия», 2009.
2. Емельянов В.В., Курейчик В.В., Курейчик В.М. Теория и практика эволюционного моделирования. – М.: Физматлит, 2003.
3. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений, а также Хроника событий в Волшебных Странах. – М.: Логос, 2000.
4. Курейчик В.В., Курейчик В.М., Гладков Л.А., Сороколетов П.В. Бионспирированные методы в оптимизации. – М.: Физмалит, 2009.
5. Редько В.Г. Эволюция, нейронные сети, интеллект: модели и концепции эволюционной кибернетики. – М.: Комкнига, 2005.
6. Грешилов А.А. Математические методы принятия решений. – М.: Изд-во МГТУ им. Баумана, 2006.
7. Курейчик В.В., Сороколетов П.В. Архитектуры и стратегии принятия решений. Сборник трудов международной научно-практической конференции «Интегрированные модели и
мягкие вычисления в искусственном интеллекте». Т. 2. – М.: Физматлит, 2007. – С. 397-406.
8. Гладков Л.А., Курейчик В.В., Курейчик В.М. Дискретная математика: Теория множеств, алгоритмов, алгебры логики. – Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2009
9. Малышев В.В., Пиявский Б.С., Пиявский С.А. Методы принятия решений в условиях многообразия способов учета неопределенности // Известия РАН. Теория и системы
управления. – 2010. – № 1. – С. 46-61.
10. Вагин В.Н. и др. Достоверный и правдоподобный вывод в интеллектуальных системах. – М.: Физматлит, 2008. – 712 с.
11. Курейчик В.В. Ковалев С.М. Курейчик В.М. Соколов С.В. Оптические системы с нечеткой логикой в задачах адаптивного моделирования слабоформализованных процессов // Известия РАН. Теория и системы управления. – М.: Физматлит, 2011. – № 3. – С. 111-121.
12. Курейчик В.М. Биоинспирированный поиск с использованием сценарного подхода // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2010. – № 7 (108). – С. 7-13.
13. Курейчик В.В., Родзин С.И. О правилах представления решений в эволюционных алгоритмах // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2010. – № 7 (108). – С. 13-21.
14. Курейчик В.М., Кажаров А.А. Использование роевого интеллекта в решении NP-трудных задач // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2011. – № 7 (120). – С. 30-36.
15. Щеглов С.Н. Современные технологии построения систем поддержки принятия решений // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2008. – № 4 (81). – С. 106-111.

Comments are closed.