Ссылка для цитирования : Зеленцов В. А. Метод формирования интегральной оценки качества трудноформализуемых объектов // Изв. вузов. Приборостроение. 2024. Т. 67, № 2. С. 122—132. DOI: 10.17586/0021-3454-2024-67-2-122-132.

Аннотация. Разработан метод формирования интегральной оценки качества трудноформализуемых объектов на примере анализа устойчивости лесных экосистем. Предлагаемый метод основан на процедурах многокритериального анализа и квалиметрии моделей и полимодельных комплексов. Используется двухуровневая классификация показателей устойчивости, включающая совокупность частных и обобщенных показателей. Интегральная оценка устойчивости формируется на базе значений обобщенных показателей. Рассматривается наиболее общий случай, когда рассматриваемые показатели имеют сложную структуру, измеряются в различных шкалах (количественных и качественных) и могут быть нелинейно связаны друг с другом. Описание метода проводится на примере получения интегральной оценки устойчивости при использовании трех обобщенных показателей, описывающих продуктивную способность, санитарное состояние, биоразнообразие лесов. Каждый из обобщенных показателей представляет собой лингвистическую переменную. Суть метода состоит в применении продукционных моделей предпочтения лица, принимающего решения, и обработки данных экспертного опроса методами теории нечетких мер. Использование метода позволяет описать и учесть нелинейное влияние совокупности обобщенных показателей на результирующую оценку устойчивости и за счет этого получить наиболее достоверные результаты. На основе предложенного метода можно получить оценки интегральной устойчивости, провести сравнительный анализ участков леса с различными значениями частных показателей, а также устойчивости одного и того же участка в разные моменты времени.

Ключевые слова: трудноформализуемые объекты, многокритериальный анализ, интегральная оценка, устойчивость, лесные экосистемы, лингвистическая шкала, продукционные модели, экспертный опрос

Благодарность: исследования по разделу „Метод решения“ выполнены в рамках бюджетной темы FFZF-2022-0004; исследования по разделу „Многокритериальный анализ устойчивости лесной экосистемы“ выполнены за счет гранта Российского научного фонда (проект № 22-19-00767, https://rscf.ru/project/22-19-00767).

Список литературы:

1. Глазовский Н. Ф., Арманд А. Д. Механизмы устойчивости геосистем. М.: Наука, 1992. 202 с.
2. Куприянова Т. П. Факторы и механизмы устойчивости геосистем. М.: Институт географии АН СССР, 1989. 333 с.
3. Lara M., Doyen L. Sustainable Management of Natural Resources. Mathematical models and methods. Berlin, Heidelberg: Springer Verlag, 2008. 266 p.
4. Одум Ю. Экология: В 2 т. Т. 1. М.: Mиp, 1986. 328 с.
5. Алексеев А. С. и др. Устойчивое управление лесным хозяйством: научные основы и концепции. СПб: ГЛТА, 1998. 222 с.
6. Керженцев А. С. Функциональная экология. М.: Наука, 2006. 259 с.
7. Коломыц Э. Г., Шарая Л. С. Устойчивость лесных экосистем, методы ее исчисления и картографирования // Наземные экосистемы. 2014. C. 93–107.
8. Полуэктов Р. А., Пых Ю. А., Швытов И. А. Динамические модели экологических систем. Л.: Гидрометеоиздат, 1980. 288 с.
9. Семевский Ф. Н., Семенов С. М. Математическое моделирование экологических процессов. Л.: Гидрометеоиздат, 1982. 280 с.
10.  Хомяков П. М., Иванов В. Д., Искандарян Р. А. и др. Геоэкологическое моделирование для целей управления природопользованием в условиях изменений природной среды и климата. М.: URSS, 2002. 400 с.
11.  Frelich L. E. Forest Dynamics and Disturbance Regimes. Cambridge: Cambridge University Press, 2002. 266 p.
12. Стороженко В. Г. Теория устойчивости в практике лесопатологических обследований рекреационных лесов (на примере древостоев Серебряноборского опытного лесничества ИЛАН РАН) // Лесохозяйственная информация. 2019. № 4. С. 87—97.
13. Свирежев Ю. М., Логофет Д. О. Устойчивость биологических сообществ. M.: Наука, 1978. 293 c.
14. Коломыц Э. Г., Керженцев А. С., Шарая Л. С. Аналитические и картографические модели функциональной устойчивости лесных экосистем // Успехи соврем. биологии. 2015. Т. 135, № 1. С. 127—149.
15. Кузнецов В. И., Козлов Н. И., Хомяков П. М. Математическое моделирование эволюции леса для целей управления лесным хозяйством. М.: URSS, 2005. 232 с.
16. Criteria and Indicators for the Conservation and Sustainable Management of Temperate and Boreal Forests. The Montréal Process. Fourth Edition, October 2009 [Электронный ресурс]: . (дата обращения: 06.10.2023).
17. Приказ Рослесхоз от 05.02.98 N 21 "Об утверждении критериев и индикаторов устойчивого управления лесами Российской Федерации".
18. Микони С. В., Соколов Б. В., Юсупов Р. М. Квалиметрия моделей и полимодельных комплексов. М.: РАН, 2018. 314 с.
19. Sokolov B., Zelentsov V. A., Nemykin S. Conceptual and Formal Modelling of Monitoring Systems Structure-Dynamics Control // Automation Control Theory Perspectives in Intelligent Systems. 2016. Vol. 466. P. 391—401.
20. Кини Р. Л., Райфа Х. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения. М.: Радио и связь, 1981. 560 с.
21. Ногин В. Д. Принятие решений в многокритериальной среде: количественный подход. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2005. 176 с.
22. Podinovski V. V. Decision making under uncertainty with unknown utility function and rankordered probabilities // European Journal of Operational Research. 2014. Vol. 239, N 2. P. 537—541.
23. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / Под ред. Д. А. Поспелова. М.: Наука. 1986. 312 с.
24. Павлов А. Н., Соколов Б. В. Принятие решений в условиях нечеткой информации: учеб. пособие. СПб: ГУАП, 2006. 72 с.
25. Руа Б. Проблемы и методы принятия решений в задачах с многими целевыми функциями // Вопросы анализа и процедуры принятия решения. М.: Мир, 1976. С. 21—58.
26. Штойер Р. Многокритериальная оптимизация. Теория, вычисления и приложения. М.: Радио и связь, 1992. 504 с.
27. Ларичев О. И. Вербальный анализ решений. М.: Наука, 2006. 181 с.
28. Михалевич В. С., Волкович В. Л. Вычислительные методы исследования и проектирования сложных систем. М.: Наука, 1982. 286 с.
29. Pavlov A., Sokolov B., Pashchenko A., Shalyto A., Maklakov G. Models and methods for multicriteria situational flexible reassignment of control functions in man-machine systems // Proc. of the 2016 IEEE 8th Intern. Conf. on Intelligent Systems. 2016. P. 402—408.
30. Pavlov A. N., Pavlov D. A., Pavlov A. A., Slin’ko A. A. The Technique of Multi-Criteria Decision-Making in the Study of Semi-Structured Problems // Proc. of the 6th Computer Science On-line Conf. 2017 (CSOC2017). 2017. Vol. 2: Cybernetics and Mathematics Applications in Intelligent Systems. P. 131—140.
31. Зеленцов В. А., Павлов А. Н. Многокритериальный анализ влияния отдельных элементов на работоспособность сложной системы // Информационно-управляющие системы. 2010. № 6. С. 7—12.
32. Пытьев Ю. П. Возможность как альтернатива вероятности. Математические и эмпирические основы, применение. М.: ФИЗМАТЛИТ. 2007. 464 с.
33. Макаричев Ю. А., Иванников Ю. Н. Методы планирования эксперимента и обработки данных: учеб. пособие. Самара: Самар. гос. техн. ун-т, 2016. 131 с.
34. Спесивцев А. В. Управление рисками чрезвычайных ситуаций на основе формализации экспертной информации. СПб: Изд-во Политехн. ун-та, 2004. 238 с.