Читать онлайн «Обработка нечеткой информации в системах принятия решений»

Примеры: «железные болты и гайки» — (железные болты) и ганки; «казнить нельзя помиловать» — казнить нельзя, помиловать; «он встретил ее на поляне с цветами» — он встретил ее на (поляне с цветами). Во втором случае при поверхностной семантической неопределенности смысла фраз отдельные слова понятны, но неясен смысл всей фразы. Примеры: «голубые зеленые мысли яростно спят»; отрывок текста из монографин по родственной специальности. При глубинной семантической неопределенности непонятны и все отдельные слова. Классический пример — «глокая куздра штеко будланула бокра и кур- дячит бокренка». Наконец, прагматическая неопределенность связана с неоднозначностью использования синтаксически и семантически понятной информации для достижения целей деятельно- 9 сти Возникающие при понимании текстов проблемы детально аНТкаНГая \&%Ь*е видов неопределенности описания задач ПР отметим следующее. Во-первых, учет физической неопределенности может усложниться появлением лингвистической Определенности в описании вероятностного распределения. Другими словами, данные виды неопределенности могут накладываться один на другой. Во-вторых, проведенный анализ не касается того какие элементы задачи ПР имеют неопределенное описание в'этом смысле схема на рис. 1. 1 достаточно универсальна В частности, неопределенность описания целей, отражающаяся в многокритериальное™ выбора альтернатив, может иметь и нечеткий, и случайный характер. В игровых постановках задач, когда остальные ЛПР могут быть отнесены к среде, влияющей на результаты деятельности выбранного ЛПР специфическим образом, неопределенность описания среды для конкретного ЛПР также может проявляться в виде и физической, и лингвистической неопределенности. v ^ 1. 2. Принятие решении в нечеткой среде 1. 2. 1. Нечеткое описание задач принятия решений. До последнего времени не возникало необходимости в существенном использовании элементов естественного языка в моделях процессов принятия решений. Физические неопределенности успешно учитывались с помощью методов теории вероятностей, а элементы систем управления могли быть корректно представлены в рамках классической теории множеств. Переход к изучению организационно- технических задач, процессов принятия решений человеком, к построению семиотических, в частности логико-лингвистических, систем управления [67] привел к необходимости расширить множество формальных методов, используемых в теории принятия решений, таким методом, который позволял бы обрабатывать информацию по крайней мере в виде понятий и отношении естественного языка, а в идеале—в виде текстов на естественном языке. Последнее, в свою очередь, и приводит к необходимости учета лингвистической неопределенности описания задач ПР. Проблеме неоднозначности смысла фраз (в связи с построением лингвистических процессоров) посвящено значительное число публикаций, часть которых упомянута ниже. В данной книге речь идет о процедурах использования нечеткой исходной информации в моделях принятия решений.