Моделювання оцінки рівня ризику функціонування соціо-економічних систем

Abstract

Проведено дослiдження актуальної задачi розроблення технологiї оцiнювання рiвня функцiонування системи для пiдтримки прийняття рiшень вiд штатного режимудо катастрофи. У дослiдженнi вперше представлено вхiднi данi оцiнювання функцiонування системи гiбридним чином, на основi досвiду, знань та мiркувань експертiв, а також iнтелектуальним аналiзом даних. Продемонстровано структурну схему оцiнювання рiвня функцiонування системи для пiдтримки прийняття рiшень. Вперше запропоновано нечiтку математичну модель оцiнювання рiвня функцiонування системи для пiдтримки прийняття рiшень, згiдно покрокового алгоритму, що базується на експертних гiбридних даних, з використанням лiнгвiстичних та кiлькiсних змiнних. При цьому, здiйснюється агрегування критерiальних оцiнок системи функцiонування з огляду на мiркування особи, що приймає рiшення (песимiстичний/ обережний/ середнiй/ оптимiстичний сценарiї розгортання подiй). Згiдно порогу можливостi функцiонування системи вiдбувається оцiнювання ризикiв для якостi прийняття рiшень у рiзних режимах. В результатi оцiнювання системи у рiзних режимах функцiонування, отримаємо кiлькiсну оцiнку ризику функцiонування системи вiдносно сценарiю розгортання подiй, лiнгвiстичний рiвень функцiонування системи та рiвень прийнятностi ризику функцiонування системи. Це все дозволяє розкривати невизначеностi експертних мiркувань та отриманих даних, обґрунтовуючи ступiнь прийняття рiшення та виводити адекватнi висновки, враховуючи режим функцiонування системи. У рамках розробленого дослiдження сформульовано логiчне висловлювання правила належностi лiнгвiстичних оцiнок, матрицю та базу знань визначення прийнятностi рiвня ризику функцiонування системи. Достовiрнiсть отриманих результатiв забезпечується коректним використанням iнтелектуального аналiзу знань, системного пiдходу, теорiї нечiтких множин та нечiткої логiки, що пiдтверджується результатами дослiджень. Проведене дослiдження буде корисним iнструментом для пiдтримки прийняття рiшень, щодо створення та менеджменту рiшень у рiзних режимах функцiонування системи.

The research of the actual task of developing the technology of assessing the level of functioning of the system to support decision making from the regular mode to the disaster. For the rst time, the study presents inputs for assessing the functioning of the system in a hybrid manner, based on the experience, knowledge and expertise of experts, as well as data mining. A block diagram of the assessment of the level of functioning of the system to support decision making is demonstrated. For the rst time, a fuzzy mathematical model for evaluating the level of functioning of a system to support decision-making is proposed, according to a step-by-step algorithm based on expert hybrid data, using linguistic and quantitative variables. In doing so, the criterion estimates of the functioning system are aggregated based on the decision maker's judgment (pessimistic / cautious / average / optimistic scenarios). According to the threshold of possibility of functioning of system there is a risk assessment for quality of decision-making in di erent modes. As a result of evaluating the system in di erent modes of operation, we obtain a quantitative assessment of the risk of system functioning relative to the scenario of the event deployment, the linguistic level of system functioning and the level of risk acceptance of the system functioning. All this allows to reveal uncertainties of expert opinions and data obtained, substantiate the degree of decision-making and draw adequate conclusions, taking into account the mode of operation of the system. Within the framework of the developed research, a logical statement of the rule of belonging of linguistic assessments, matrix and knowledge base of determining the accept- ability of the level of risk of functioning of the system is formulated. The validity of the obtained results is ensured by the correct use of intellectual knowl- edge analysis, systematic approach, fuzzy set theory and fuzzy logic, which is con rmed by the research results. The research conducted will be a useful tool to support decision- making, to create and manage decisions in di erent modes of system operation.