Программные продукты и системы

Одной из особенностей человеческого интеллекта является возможность принимать решения в условиях неполной информации и неопределенности. Теория вероятностей и теория нечетких множеств представляют в настоящее время основные методологические направления для учета и анализа неопределенностей самой различной природы. На сегодняшний день нечеткие множества находят применение в самых разных научно-технических и социально-экономических областях человеческой деятельности.

Нечеткие числа представляют собой важное и востребованное направление в рамках теории нечетких множеств. При этом ранжирование нечетких чисел является одной из ключевых проблем теории нечетких множеств. В отличие от действительных чисел нечеткие числа не имеют естественного способа (очевидного и/или основанного на применении интуитивно понятных аксиом) их сравнения и ранжирования. В настоящее время существует более 40 методов ранжирования нечетких чисел. В данной работе реализованы три метода ранжирования с использованием дефаззификации нечетких чисел, а также два метода ранжирования на основе попарного сравнения с применением нечетких отношений предпочтения.

Подробное описание дается в статье «F-Ranking: компьютерная система для ранжирования нечетких чисел», авторы: Радаев А.В., Коробов А.В., Яцало Б.И. (Обнинский институт атомной энергетики – филиал «Национального исследовательского ядерного университета «МИФИ», Обнинск).