Вчені записки Університету "КРОК". 2024. №1(73).
Постійне посилання колекціїhttps://dspace.krok.edu.ua/handle/krok/283
Переглянути
Документ Розроблення математичної моделі на основі нечіткої логіки для визначення ризику в діяльності випробувальної лабораторії(Університет «КРОК», 2024) Кузьменко, Олександр; Віткін, Леонід МихайловичВ статті розглядається проблема оцінки ризиків в діяльності випробувальної лабораторії для прийняття управлінських рішень. Зазначено, що існуючі моделі управління діяльністю випробувальних лабораторій та методи аналізу ризику обмежують достовірність визначення ризику за рахунок неврахування лінгвістичної складової невизначеності та дозволяють оцінити вплив лише стохастичної складової невизначеності інформації. Метою дослідження є удосконалення механізму прийняття управлінських рішень на основі аналізу ризиків із застосуванням нечіткої логіки у випробувальній лабораторії. Для досягнення поставленої мети сформульовані наступні задачі: провести аналіз існуючих наукових і методичних підходів для прийняття управлінських рішень у випробувальній лабораторії; розробити математичну модель для визначення ризику в діяльності випробувальної лабораторії з використанням математичного апарату нечіткої логіки. Теорія нечіткої логіки коротко описана як метод, що дозволяє підвищити достовірність аналізу ризиків через врахування лінгвістичних факторів. Зазначено, що достовірність аналізу ризиків для своєчасного прийняття управлінських рішень, спрямованих на обмеження впливу негативних факторів на діяльність випробувальних лабораторій, може бути підвищена за рахунок використання нечітких моделей. Враховуючи доведену здатність нечітких моделей до опису лінгвістичної складової невизначеності, використання нечітких моделей призведе до підвищення достовірності результатів аналізу ризику. Запропоновано математичну модель для визначення ризику в діяльності випробувальної лабораторії з використанням математичного апарату нечіткої логіки. Подальші дослідження будуть спрямовані на експериментальне підтвердженні достовірності запропонованої моделі.