URSS.ru Магазин научной книги
Обложка Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Системный анализ и синтез стратегических решений в инноватике: Математические, эвристические и интеллектуальные методы системного анализа и синтеза инноваций Обложка Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Системный анализ и синтез стратегических решений в инноватике: Математические, эвристические и интеллектуальные методы системного анализа и синтеза инноваций
Id: 293746
1199 р.

Системный анализ и синтез стратегических решений в инноватике:
Математические, эвристические и интеллектуальные методы системного анализа и синтеза инноваций. Кн.2. Изд. стереотип.

URSS. 2023. 304 с. ISBN 978-5-9519-3538-0.
Белая офсетная бумага

Аннотация

В настоящей книге изложены методы анализа иерархий и аналитических сетей, методы, основанные на теории нечетких множеств, методы кластерного анализа и комбинаторно-морфологического анализа и синтеза систем, эвристические методы поиска новых решений, интеллектуальные методы и системы для поддержки процедур принятия стратегических решений. Известное в отечественной и зарубежной практике математическое и программное обеспечение для поддержки процедур... (Подробнее)


Оглавление
top
Глава 1 Методы теории принятия решений6
1.1. Анализ существующих подходов. Постановка задачи принятия решений6
1.2. Метод анализа иерархий18
1.2.1. Иерархическое представление проблемы, шкала отношений и матрицы парных сравнений18
1.2.2. Собственные векторы и собственные значения матриц. Динамические предпочтения и приоритеты. Оценка однородности суждений29
1.2.3. Синтез приоритетов на иерархии и оценка ее однородности32
1.2.4. Учет мнений нескольких экспертов36
1.2.5. Методы сравнения объектов относительно стандартов и копированием39
1.2.6. Многокритериальный выбор на иерархиях с различным числом и составом альтернатив под критериями45
1.3. Определение приоритетов сложного решения54
1.4. Метод аналитических сетей60
1.4.1. Сети с обратными связями61
1.4.2. Суперматрица сетевой задачи62
1.4.3. Классификация иерархий, модифицированных с целью перестройки в сети с обратной связью66
1.4.4. Управляющая иерархия67
1.4.5. Приоритеты в суперматрице70
1.4.6. Предельная суперматрица и ее Чезаровская сумма72
1.4.7. Анализ сетевых структур73
1.5. Выбор метода принятия решений76
1.6. Методы принятия решений на основе теории нечетких множеств78
1.6.1. Элементы теории нечетких множеств78
1.6.2. Нечеткие операции, отношения и свойства отношений80
1.6.3. Выбор альтернатив на основе метода пересечения нечетких множеств82
1.6.4. Выбор альтернатив на основе метода нечеткого отношения предпочтения83
1.6.5. Выбор альтернатив на основе метода нечеткого логического вывода85
1.6.6. Выбор альтернатив на основе метода аддитивной свертки88
1.6.7. Ранжирование альтернатив на множестве лингвистических векторных оценок89
1.6.8. Сравнительный анализ методов многокритериального принятия решений на примере выбора инновационных проектов91
Глава 2 Методы кластерного анализа102
2.1. Построение и исследование систем-классификаций102
2.2. Кластеризация морфологических множеств122
Глава 3 Методы комбинаторно-морфологического анализа и синтеза инноваций130
3.1. Классификация задач анализа и синтеза систем131
3.2. Теоретические основы комбинаторно-морфологического анализа и синтеза систем133
3.2.1. Подготовка информации для анализа и синтеза рациональных систем135
3.2.2. Морфологические таблицы138
3.2.3. Представление знаний в виде контекстно-свободных и контекстно-зависимых грамматик синтеза инновационных решений144
3.2.4. Критерии оценки качества синтезированных вариантов систем150
3.3. Модели и алгоритмы синтеза конкурентоспособных технико-экономических систем155
Глава 4 Эвристические методы синтеза систем172
4.1. Классификация эвристических методов синтеза172
4.1.1. Методы ненаправленного синтеза решений173
4.1.2 Методы направленного синтеза решений174
4.2. Фонд эвристических приемов175
4.3. Метод «мозгового штурма»176
4.4. Методы ассоциаций и аналогий183
4.5. Методы контрольных вопросов и коллективного блокнота185
4.6. Метод «матриц открытия»186
4.7. Алгоритм решения изобретательских задач187
4.8. Метод синтеза новых функций190
4.9. Системотехнический метод синтеза192
4.10.Метод синтеза систем «человек-машина»196
4.11.Автоматизация эвристических методов синтеза новых систем203
4.12.Методы QFD и Тагучи208
4.13.Компьютерная поддержка процессов стратегического проектирования211
4.14.Обобщенный эвристический метод213
4.15.Метод анализа взаимосвязанных областей решения224
4.16.Проектирование нововведений путем смещения границ228
4.17.Метод определения компонентов по Александеру231
4.18.Метод классификации проектной информации237
Глава 5 Интеллектуальные методы и системы для поддержки процедур принятия стратегических решений241
5.1. Классификация интеллектуальных информационных систем241
5.2. Технологии разработки интеллектуального программного обеспечения. Основные компоненты интеллектуальных систем244
5.3. Основные этапы создания промышленных интеллектуальных систем249
5.4. Виды нечеткости знаний, способы их устранения и/или учета в интеллектуальных системах254
5.5. Неполные знания и немонотонная логика257
5.6. Интеллектуальные мультиагентные системы258
5.7. Логический подход к синтезу сценариев развития сложных инновационных систем266
5.8. Эволюционные аналогии в искусственных интеллектуальных системах282
Глава 6 Методы теории полезности и теории игр294
Список литературы300

Об авторах
top
photoАндрейчиков Александр Валентинович
Доктор технических наук, профессор. Профессор кафедры менеджмента качества Российского университета транспорта (МИИТ).

Сфера интересов: развитие приоритетного научного направления в области разработки компьютерных средств и методик концептуального проектирования сложных систем на основе комплексного использования эвристических методов проектирования, многокритериальных методов теории принятия решений, комбинаторно-морфологических и статистических математических методов, методов искусственного интеллекта.

Автор более 450 научных и учебных работ и 60 изобретений.

photoАндрейчикова Ольга Николаевна
Доктор технических наук, профессор, ведущий научный сотрудник Центрального экономико-математического института РАН.

Сфера интересов: многокритериальное принятие решений, поисковое конструирование, искусственный интеллект.