ЗАСТОСУВАННЯ МЕТОДІВ СИТУАЦІЙНОГО УПРАВЛІННЯ В СКЛАДНИХ СИСТЕМАХ ДЛЯ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ В УМОВАХ ПОЗАШТАТНИХ СИТУАЦІЙ
DOI:
https://doi.org/10.32782/2078-0877-2026-26-2-7Ключові слова:
ситуаційне моделювання, проблемна ситуація, метод міркувань за прецедентами, теорія грубих множин, апроксимація цільової множиниАнотація
Метою роботи є дослідження нових підходів спрямованих на вирішення задачі синтезу та прийняття ефективних рішень в складних системах. Розглянуто питання застосування методів ситуаційного моделювання для забезпечення підтримки процесів прийняття рішень в умовах позаштатних ситуацій. Дістав подальшого розвитку CBR-підхід на основі математичного апарату теорії грубих множин. Запропонований підхід дозволяє розбивати базу прецедентів на класи за ступенем приналежності прецеденту до сформованої цільової множини, що в свою чергу забезпечує можливість звуження множини пошуку прототипів рішень, які відповідають параметрам поточної проблемної ситуації. Запропонований підхід становить теоретичну основу для побудови інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень у складних системах управління
Посилання
Коваленко І. І., Швед А. В., Антіпова К. О. Моделі подання та виведення знань у системах ситуаційного управління: навч. посіб. Миколаїв: Іліон, 2018. 91 с.
Aamodt A., Plaza E. CBR: foundational issues, methodological variations and system approaches. AI Communications. 1994. 7(1). 39–59.
Abou Assali A., Lenne D., Debray B. Case Retrieval in OntologyBased CBR Systems. In: Advances in Artificial Intelligence, Lecture Notes in Computer Science. Springer Berlin Heidelberg. 2009. 5803. 564–571.
Allen B. Case-based reasoning: business applications. Communications of the ACM. 1994. 37(3). 40–42.
Ashley K., Stefanie B. Developing Mapping and Evaluation Techniques for Textual Case-Based Reasoning. AAAI Tech-nical Report; WS-98-12. 1998.
Bergmann R. Experience Management: Foundations, Development Methodology, and Internet-Based Applications. Springer, 2002.
El-Sappagh S., Elmogy M. Case Based Reasoning: Case Representation Methodologies. International Journal of Advanced Computer Science and Applications. 2015. 6(11). 192–208. DOI: 10.14569/IJACSA.2015.061126
Hunt J. Evolutionary case based design. In: Progress in Case-based Reasoning. Lecture Notes in Computer Science. Springer Berlin Heidelberg, 1995. 1020. 17–31.
Kolodner J. Case-Based Reasoning. Morgan Kaufmann Publishers, 2014. 668 p.
Kolodner J., Leake D. A tutorial introduction to case-based reasoning. In Case-Based Reasoning: Experiences, Lessons and Future Directions. AAAI/MIT Press, 1996. 31–65.
Negnevitsky M. Artificial Intelligence: A Guide to Intelligent Systems. Addison-Wesley, 2004.
Pal S. K., Shiu S. C. K. Foundation of soft case-based reasoning. New Jersey: John Wiley & Sons, Inc, 2004. 300 p.
Pawlak Z. A Primer on rough sets: a new approach to drawing conclusions from data. Cardozo Law Review. 2001. 22(5). 1407–1415.
Pawlak Z. Rough classification. International Journal of Man-Machine Studies. 1983. 20 (5). 469–483.
Pawlak Z. Rough sets, theoretical aspects of reasoning about data. Boston: Kluwer Academic Publishers, 1991. 229 p.
Simon S., Sankar P. Foundations of Soft Case-Based Reasoning. Wiley-Interscience, 2004.
Watsona I., Perera S. A hierarchical case representation using context guided retrieval. Journal of Knowledge-Based Systems. 1998. 11. 285–292.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
