В управлении бизнес-процессами весьма часто встречаются слабоструктурированные или неструктурированные задачи. Преобладание качественных оценок параметров таких задач приводит к тому, что исходные требования для выбора соответствующих информационных технологий могут быть сформулированы преимущественно на качественном уровне. В этой ситуации достаточно информативными могут оказаться оценки в виде лингвистических утверждений, формализованных нечеткими множествами. Неопределенность в исходных данных, наличие нескольких альтернативных решений позволяют формализовать задачу выбора информационной технологии для решения слабоструктурированных бизнес-задач как игру с природой, под которой понимается некоторая комбинация условий, например количество пользователей и интенсивность их запросов, оцениваемых нечеткими лингвистическими утверждениями. Целью предлагаемой работы является разработка метода нахождения наиболее целесообразного решения в условиях нечеткости исходных данных, определяющих выбор на множестве возможных альтернативных информационных технологий. Предложенный метод нахождения наилучшего решения отличается тем, что все необходимые исходные оценки задаются в виде лингвистических утверждений, формализуемых нечеткими множествами, при этом влияние нечетко определенных значений вероятностей состояний природы учитывается через точечные оценки нечетких множеств, формализующих эти значения, а интегральная оценка возможных решений получается путем преобразования исходных нечетких оценок альтернативных решений в форму эквивалентных треугольных нечетких множеств. Кроме того, предложенный метод позволяет при задании нечетких исходных оценок для решения задачи использовать различные виды функций принадлежности нечетких множеств, формализующих эти оценки, а также упростить сравнение полученных в виде нечетких множеств интегральных оценок возможных альтернативных решений.
Предлагается модель поддержки принятия решения при планировании проекта внедрения КИС на предприятии, которая базируется на применении многоагентных технологий, ситуационного анализа, а также нечетких множеств второго порядка, обеспечивающих наиболее полный учет факторов неопределенности, связанных с проектом внедрения КИС. Приводится реализация разработанной модели, демонстрирующая ее практическую применимость и эффективность.
Рассматривается возможность создания экспертной системы поддержки принятия решения в ипотечном жилищном кредитовании на основе нечетких продукционных правил. Для обработки правил с целью устранения проблемы пустых пересечений нечетких множеств, представляющих оценки составляющих кредитной заявки, предложена модификация алгоритма Мамдани. Возможность применения предложенного метода показана на примере реального заемщика.