ВИКОРИСТАННЯ НЕЧІТКОЇ ЛОГІКИ В СИСТЕМАХ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ

Анотація

У сучасних умовах швидкого розвитку інформаційних технологій та зростаючої складності процесів прийняття рішень все більшої актуальності набувають методи, що дозволяють враховувати невизначеність та неповноту інформації. Одним із таких методів є використання нечіткої логіки, яка забезпечує можливість формалізації та аналізу складних систем, де класичні підходи виявляються малоефективними. Дана стаття присвячена розробці методологічних засад та практичних рекомендацій щодо впровадження систем підтримки прийняття рішень на основі нечіткої логіки Досліджено ключові переваги нечітко-логічного підходу перед традиційними методами, зокрема здатність моделювати невизначеність, оперувати якісними лінгвістичними змінними та враховувати експертні знання в процесі прийняття рішень. Аргументовано, що нечітка логіка забезпечує більш природний опис реальних систем з притаманною їм неточністю і невизначеністю, що особливо актуально для СППР, які функціонують у динамічних середовищах з неповною інформацією.Окрему увагу приділено методологічним аспектам інтеграції нечіткої логіки з іншими інтелектуальними технологіями, включаючи нейронні мережі, генетичні алгоритми та методи машинного навчання, що дозволяє створювати гібридні системи з підвищеною адаптивністю та ефективністю. Проаналізовано архітектурні рішення для побудови СППР на основі нечіткої логіки з детальним розглядом етапів фазифікації, нечіткого виведення та дефазифікації.У статті представлено результати практичної імплементації запропонованих підходів у різних предметних областях, включаючи фінансовий менеджмент, медичну діагностику, управління технічними системами та екологічний моніторинг. Наведено порівняльний аналіз ефективності СППР на основі нечіткої логіки з традиційними системами за критеріями точності, швидкодії та інтерпретаціїі результатів.Практична значущість дослідження полягає в розробці конкретних методик проектування та впровадження нечітких СППР, які можуть бути застосовані фахівцями різних галузей для підвищення ефективності процесів прийняття рішень в умовах невизначеності та неповноти вхідних даних