АЛГОРИТМЫ ПОДГОТОВКИ ДАННЫХ К ПАРАМЕТРИЧЕСКОМУ СИНТЕЗУ ПРИ ПРЕДВАРИТЕЛЬНОМ ПРОЕКТИРОВАНИИ ТЕХНИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ НА ОСНОВЕ ОБРАБОТКИ ЭКСПЕРТНОЙ ИНФОРМАЦИИ

В статье рассмотрены вопросы подготовки экспертных данных к параметрическому синтезу при предварительном проектировании технических объектов в условиях неопределенности параметров. В рамках теории неопределенности Б. Лю разработаны алгоритмы формирования критических вариантов функций распределения неопределенности, отражающих достижение «наилучших» и «наихудших» для лица, принимающего решения (далее –ЛПР), числовых характеристик функций, зависящих от неопределенных параметров. Предложено выполнять формирование функций распределения неопределенности, обеспечивающих компромисс между мнениями экспертов, в два этапа, включающих группировку неопределенных величин, являющихся отражением мнений отдельных экспертов, и формирование компромиссных функций распределения неопределенности для каждой выделенной группы экспертов. Разработан алгоритм кластеризации неопределенных величин на фиксированное количество классов, который основан на методе k-средних (k-means). Предложен интерактивный алгоритм группировки неопределенных величин. В рамках этого алгоритма неопределенные величины выступают в качестве узлов графа, а пороговое значение, задаваемое ЛПР, и расстояние между неопределенными величинами определяют наличие или отсутствие связи между этими узлами. Посредством использования предложенных алгоритмов обработки экспертных данных формируются функции распределения неопределенности, которые являются входной информацией для алгоритмов вычисления числовых характеристик
функций, зависящих от недетерминированных параметров.

1. Der Kiureghian A. Aleatory or epistemic? Does it matter? // Special Workshop on Risk Acceptance and Risk Communication, Stanford University, 2007. 13 p.

2. Liu B. Uncertainty Theory. 4th edition. Berlin : Springer-Verlag, 2015. 487 p.

3. Liu B. Theory and Practice of Uncertain Programming. 3rd ed. Berlin : Springer-Verlag, 2009. 201 p.

4. Jinwu G. Delphi Method for Estimating Uncertainty Distributions // Proceedings of the First International Conference on Uncertainty Theory, Urumchi, China. 2010. P. 291–297.

5. Haiying G., Xiaosheng W. Delphi Method for Estimating Membership Function of Uncertain Set // Journal of Uncertainty Analysis and Applications. 2016. Vol. 4 (3). DOI https://doi.org/10.1186/s40467-016-0044-1

6. Архипова М. Ю., Сиротин В. П., Мхитарян В. С., Дуброва Т. А., Миронкина Ю. Н. Анализ данных. 1-ое изд. М. : Юрайт, 2016. 490 с.

7. Veresnikov G. S., Pankova L. A., Pronina V. A. Models of Uncertain-random Programming // Advances in Systems Science and Applications. 2019. Vol. 19, No. 2. P. 8–22.

8. Veresnikov G. S., Pankova L. A., Pronina V. A. Preliminary Design with the Epistemic Uncertainty of Parameters // Advances in Systems Science and Applications. 2018. Vol. 18, No. 3. P. 154–164.