Мягкиє вычисления в менеджменте: управление сложными многофакторными системами на основе нечетких аналог-контроллеров


https://doi.org/10.31775/2305-3100-2017-3-42-51

Полный текст:


Аннотация

Предложена методика управления сложной системой на основе мягких вычислений, включающих в себя вновь разработанный математический инструментарий нечетких аналог-контроллеров. Модель аналог-контроллеров базируется на предложенном ранее аппарате многоуровневых нечетких классификаторов, позволяющих оценивать состояние системы на основе интегрирования комплекса разнородных показателей.

Об авторах

С. О. Крамаров
Южный университет (ИУБиП)
Россия


Л. В. Сахарова
Ростовский государственный экономический университет (РИНХ)
Россия


В. В. Храмов
Южный университет (ИУБиП)
Россия


Список литературы

1. Zdeh, Lotfi A.,«Fuzzy Logic, Neural Networks, and Soft Computing», Communications of the ACM, March 1994, Vol. 37 No. 3, pages 77-84.

2. Ульянов С., Литвинцева Л., Добрынин В, Мишин А. Интеллектуальное робастное управление: технологии мягких вычислений. - 1-е изд. - М: Pronet Labs, 2011. - С. 406.

3. Игнатьев, B.B. Адаптивные гибридные интеллектуальные системы управления // Известия ЮФУ. Технические науки.

4. Крамаров С.О., Смирнов Ю.А., Соколов С.В., Таран В.Н. Системные методы анализа и синтеза интеллектуально-адаптивного управления. Монография. - М.: РИОР: ИНФРА-М, 2016. - 238с.

5. Скалозуб В.В., Скалозуб В.Вл. Нечетко-статистическое и нейронно-сетевое моделирование и управление в задачах экономики // Проблемы экономики транспорта. Тез. докл. VIII межд. науч. конф. - Д.: ДИИТ, 2009. - С. 146-147.

6. Рутковская, Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы / Д. Рутковская, М. Пилиньский, Л. Рутковский. - М.: Горячая линия-Телеком, 2004. - 452 с.

7. Недосекин А.О. Применение теории нечетких множеств к задачам управления финансами // Аудит и финансовый анализ. - 2000. - № 2. - С. 84-96.

8. Крамаров С.О., Сахарова Л.В. Управление сложными экономическими системами методом нечетких классификаторов // Научный вестник ЮИМ. - 2017. - № 2. - С. 42 - 50.

9. Стрюков М.Б., Сахарова Л.В., Чувенков А.Ф. Методика оценки пригодности агротехнических территорий для выращивания сельскохозяйственных культур на основе теории нечетких множеств // Конкурентоспособность в глобальном мире: экономика, наука, технологии. - 2017. - № 6 (ч. 4). -С. 176-183.

10. Малкина-Пых И.Г. Моделирование динамики чистой первичной продуктивности фитоценоза хвойного леса под влиянием острого облучения// Радиационная биология. Радиоэкология. - 1998. -т. 38, вып 2. - с. 248-255.

11. Стрюков М.Б. Методика оценки интенсивности сельскохозяйственного производства на основе теории нечетких множеств / М.Б. Стрюков, Л.В. Сахарова, Т.В. Алексейчик, Т.В. Богачев // Международный научно-исследовательский журнал (International Research Journal). - 2017. - № 07 (61). Часть 4. - C. 123 - 129.


Дополнительные файлы

Для цитирования: Крамаров С.О., Сахарова Л.В., Храмов В.В. Мягкиє вычисления в менеджменте: управление сложными многофакторными системами на основе нечетких аналог-контроллеров. Научный вестник Южного института менеджмента. 2017;(3):42-51. https://doi.org/10.31775/2305-3100-2017-3-42-51

For citation: Kramarov S.O., Sakharova L.V., Khramov V.V. SOFT COMPUTING IN MANAGEMENT: MANAGEMENT OF COMPLEX MULTIVARIATE SYSTEMS BASED ON FUZZY ANALOG CONTROLLERS. Scientific bulletin of the Southern Institute of Management. 2017;(3):42-51. (In Russ.) https://doi.org/10.31775/2305-3100-2017-3-42-51

Просмотров: 30


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2305-3100 (Print)
ISSN 2618-8112 (Online)