Нечеткие множества: основы теории и приложения к моделированию решений

17 Конкретизацией « развернутой » модели ПР могут быть полу - чены модели для реальных проблемных ситуаций , например , по - мещением ее в нечеткую среду , когда X , R , F , G являются нечеткими . Отметим , что в большинстве случаев построение моделей многокритериальных задач ПР является сложной процедурой , со - стоящей из формализованных и неформализованных этапов . Несмот - ря на это , на сегодняшний день предложено значительное количе - ство моделей многокритериального ПР . Рассмотрим вопрос классификации задач принятия решений . Любой элемент семерки < t , X , R , A , F , G , D > может служить при - знаком классификации задач ПР , однако наиболее часто проводят классификацию в соответствии со следующими признаками : 1) постановка задачи t : – линейное упорядочение альтернатив ; – выделение лучшей альтернативы ; – выделение подмножества ( неупорядоченного ) лучших аль - тернатив ; – выделение упорядоченного подмножества лучших альтер - натив ; – частичное упорядочение альтернатив ; – упорядоченное или частично упорядоченное разбиение аль - тернатив ( стратификация , групповое упорядочение ); – неупорядоченное разбиение альтернатив ( классификация ); 2) вид отображения F : детерминированное , вероятностное или неопределенное , что позволяет выделить задачи ПР в условиях со - ответственно : – определенности ; – риска ; – неопределенности ; 3) мощность множества R – одноэлементное множество или состоящее из нескольких критериев , следовательно , задачи ПР : – со скалярным критерием ;