Системный анализ на основе нечетких когнитивных карт
https://doi.org/10.21686/2413-2829-2018-4-152-160
Аннотация
Современные условия хозяйствования характеризуются высокой степенью неопределенности и сложности, что существенно ограничивает возможности применения количественных методов для анализа и прогнозирования экономической ситуации. В статье обобщается теоретический материал по когнитивному моделированию. Предложено осуществлять анализ сложных систем на основе приводимого в статье инструментария, что позволит целостно взглянуть на ситуацию за счет качественно-количественного, пространственновременного описания рассматриваемой ситуации в условиях определенности, риска и неопределенности. Положенная в основу метода нечеткая причинная алгебра позволяет выявить прямые и косвенные связи между элементами системы, проанализировать поведение системы, найти ее предельное состояние, позволяющее спрогнозировать развитие ситуации в долгосрочном периоде. Также можно рассчитать основные характеристики системы, такие как плотность, сложность, степень иерархии. Автором дан системный анализ деятельности предприятия на основе нечеткой когнитивной карты, моделирующей сложившиеся условия хозяйствования в современной российской экономике и включающей факторы внутренней и внешней среды организации. Возможность включить в модель большое количество переменных, даже с нечеткими значениями, прямую и обратную связь с разной степенью точности, совместить точные и экспертные знания, легкость и скорость, с которой могут быть объединены разрозненные знания, построены когнитивные карты и получены нужные результаты, а также возможность сценарного прогнозирования и планирования делают нечеткие когнитивные карты важнейшим инструментом предварительного анализа сложных систем.
Об авторе
А. В. ЗаграновскаяРоссия
Анна Васильевна Заграновская - кандидат экономических наук, доцент кафедры прикладной математики и экономико-математических методов СПбГЭУ.
191023, Санкт-Петербург, ул. Садовая, д. 21
Список литературы
1. Вокуева Т. А. Вычисление матрицы взаимовлияния когнитивной карты // Известия Коми научного центра УрО РАН. – 2012. – Вып. 3 (11). – С. 123–129.
2. Axelrod R. Structure of Decision: The Cognitive Maps of Political Elites. – Princeton, NJ : Princeton University Press, 1976.
3. Chrysafiadi K., Virvou M. A Knowledge Representation Approach Using Fuzzy Cognitive Maps for Better Navigation Support in an Adaptive Learning System // SpringerPlus. – 2013. – Issue 2:81. – P. 1–13.
4. Kosko B. Fuzzy Cognitive Maps // International Journal of Man-Machine Studies. – 1986. – Vol. 24. – P. 65–75.
5. Kosko B. Fuzzy Engineering. – Upper Saddle River, NJ : Prentice-Hall, 1997.
6. Kosko B. Neural Networks and Fuzzy Systems. – Upper Saddle River, NJ : Prentice Hall, 1992.
7. Osoba O. A., Kosko B. Fuzzy Cognitive Maps of Public Support for Insurgency and Terrorism // Journal of Defense Modeling and Simulation: Applications, Methodology, Technology. – 2017. – Vol. 14 (1). – P. 17–32.
8. Özesmi U., Özesmi S. L. Ecological Models Based on People’s Knowledge: a Multi-Step Fuzzy Cognitive Mapping Approach // Ecological Modelling. – 2004. – N 176. – P. 43–64.
9. Papageorgiou E. Review Study on Fuzzy Cognitive Maps and their Applications during the Last Decade // Paper Presented at the IEEE International Conference on Fuzzy Systems, Taipei. – Taiwan, 2011.
10. Stach W., Kurgan L., Pedrycz W., Reformat M. Genetic Learning of Fuzzy Cognitive Maps // Fuzzy Set Syst. – 2005. – Issue 153. – P. 371–401.
Рецензия
Для цитирования:
Заграновская А.В. Системный анализ на основе нечетких когнитивных карт. Вестник Российского экономического университета имени Г. В. Плеханова. 2018;(4):152-160. https://doi.org/10.21686/2413-2829-2018-4-152-160
For citation:
Zagranovskaya A.V. System Analysis on the Basis of Imprecise Cognitive Cards. Vestnik of the Plekhanov Russian University of Economics. 2018;(4):152-160. (In Russ.) https://doi.org/10.21686/2413-2829-2018-4-152-160