Метод нечетких множеств (Fuzzy-логика) (2006, 176с., MET0008-07)

Одной из особенностей моделирования и оптимизации ЛЦ является учет факторов, количественное описание которых либо существенно затруднено, либо нецелесообразно, например факторов репутации фирм, степени срочности заказов и т. д. Для решения данной проблемы можно использовать Fuzzy-метод [156, 172, 176].

Он основан на принципе, что многие явления объективной реальности могут быть классифицированы с использованием особой шкалы свойств, а не на основе каких-то физических значений. Применение данного метода можно разбить на несколько этапов:

- определение основной структуры системы;

- соотнесение с ней производственных данных;

- разработка концепции Fuzzy-модели;

- описание ее в Fuzzy-терминах.

При разработке концепции Fuzzy-модели определяются основные характеристики исследуемого объекта, подлежащие сравнению и оценке. Затем происходит описание данной модели с помощью Fuzzy-терминов, в которых используются лингвистические переменные. Взаимосочетание шкал значений различных характеристик устанавливается на основе определенных «правил регулирования», основанных на принципе «если х = а и y = b, то z = (а; b)». Далее возможные сочетания различных характеристик устанавливаются в специальной матрице. Рассмотрим небольшой пример применения данного подхода.

Заказ клиента может быть описан несколькими лингвистическими переменными, представляющими их возможные значения, например «средний», «важный», «низкий». Далее следует построить структуру процесса принятия решения [176].

Зависимость количественных значений элементов процесса принятия решения и их «нечетких» характеристик определяется функциями принадлежности. В данной функции количественным значениям параметров соответствуют «нечеткие» характеристики. Значение функции принадлежности обозначается как «степень принадлежности» и лежит в интервале от 0 до 1.

Источник: Иванов Д. А. Логистика. Стратегическая кооперация / Дмитрий Иванов. — М.: Вершина, 2006. – C. 123-124 (176 с.)