Нечеткие множества: основы теории и приложения к моделированию решений

25 ность описывается распределением вероятностей на заданном мно - жестве , лингвистических – задаваемой вербально функцией принадлежности , нестохастических ( игровых ) – задается лишь мно - жество значений . Необходимой предпосылкой для обоснованного использования стохастических моделей является наличие стати - стически значимой информации о прошлых реализациях неопреде - ленной переменной . Для построения функции принадлежности лингвистических моделей используются экспертные суждения о сте - пени предрасположенности того или иного потенциально возмож - ного события к тому , чтобы быть реализованным . При этом приме - няется аппарат нечеткой логики и не требуется уверенности в по - вторяемости событий . В случае построения нестохастической ( игровой ) модели задается лишь множество значений элементарно - го события , потенциально могущих быть реализованными . Таким образом , переходу от стохастических моделей через лингвистические к игровым соответствует убывание информиро - ванности исследователя о моделируемом объекте . Необходимо оговориться , что достаточно часто встречаются ситуации , когда неопределенность принципиально не может быть описана стохас - тической моделью . В этом случае никакое накопление информации не обеспечит построения функции распределения вероятностей . Вероятностный подход действительно дает разумные прак - тические результаты , но только там , где неопределенность носит « технологический » или « природный » характер . Его применимость к процессам и явлениям , где влияние « человеческого фактора » су - щественно , в общем случае проблематична . К тому же эффектив - ность математико - статистических методов обосновывается только « в среднем ». Однако , применяя хороший « в среднем » метод при решении конкретной статистической задачи , нельзя быть уверен - ным , что наша ситуация « средняя » ( грубо говоря , если метод дает небольшую ошибку в 90 % случаев , мы не можем быть уверены , что не попали в « плохие » 10 %). Поэтому может оказаться , что