Попарное сравнение моноинтервальных альтернатив с произвольными распределениями рисков

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Предложен метод сравнения моноинтервальных альтернатив, позволяющий попарно сопоставлять по эффективности альтернативы с произвольными распределениями рисков на интервальных оценках показателей их качества. Применение метода продемонстрировано на примерах. Даны рекомендации по практическому использованию метода.

Об авторах

Геннадий Иванович Шепелёв

Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: gis@isa.ru

кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник, ведущий научный сотрудник

Россия, Москва

Список литературы

  1. Виленский П., Лифшиц В., Смоляк С. Оценка эффективности инвестиционных проектов. М.: ПолиПринтСервис. 2015.
  2. Zadeh L.A. Toward a theory of fuzzy information granulation and its centrality in human reasoning and fuzzy logic” //Fuzzy Sets and Systems 90: 1997. Р.111–117.
  3. Shepelev G. Decision-making in groups of interval alternatives // International journal «Information theories and applications». 2016. 23(4). P. 303-320.
  4. Дилигенский Н.В., Дымова Л.Г., Севастьянов П.В. Нечеткое моделирование и многокритериальная оптимизация производственных систем в условиях неопределенности: технология, экономика, экология. М.: Машиностроение. 2004. 397 c.
  5. Шепелев Г.И. Сравнение поли интервальных альтернатив: метод оценки коллективного риска // Искусственный интеллект и принятие решений. 2019. №3. С.3-11.
  6. Недосекин А.О. Нечетко-множественный анализ риска финансовых инвестиций. С-Пб: Сезам. 2002. 181 с.
  7. Fishburn P.C. Mean-risk analysis with risk associated with below-target returns // American Economic Review. 1977. 67(1) P. 116–126.
  8. Вощинин А. Интервальный анализ данных // Заводская лаборатория. 2002. Т. 68. № 1. С.118-126.
  9. Вощинин А., Сотиров Г. Оптимизация в условиях неопределенности. Tekhnika, PRB. 1989.
  10. Вощинин А., Бочков А., Сотиров Г. Метода анализа данных при интервальной нестатистической ошибке. 1990. Т. 56. № 7. С. 76-81.
  11. Шахнов И. Экспресс-анализ упорядоченности интервальных величин // Автоматика и телемеханика. 2004. № 10. С. 67–84.
  12. Shepelev G., Khairova N. Collective risk estimating method for comparing poly-interval objects in intelligent systems // COLINS-2021: 5th International Conference on Computational Linguistics and Intelligent Systems. CEUR Workshop Proceedings. 2021. Vol. 1-2870. P. 866-876.
  13. Жиянов В.И., Шепелев Г.И. Комплексный метод сравнения интервальных альтернатив в условиях риска // Вестник ЦЭМИ РАН. 2018. №3 [Electronic resource].

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».