CC BY
67
_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ» №9/2016 ISSN 2410-700X_
УДК 658.562:004.891
Димитрова Любовь Азатовна
младший научный сотрудник ДГТУ, г. Ростов-на-Дону, РФ
E-mail: kaf-qm@donstu.ru
ФОРМАЛИЗАЦИЯ ВХОДНОЙ ИНФОРМАЦИИ В ЗАДАЧЕ ОПРЕДЕЛЕНИЯ УРОВНЯ ЗРЕЛОСТИ ОРГАНИЗАЦИИ
Аннотация
В статье представлены результаты этапа фаззификации при решении задачи оценки уровня зрелости организации. Рассмотрены вопросы представления входной нечёткой информации, построены функции принадлежности для критерия «менеджмент для достижения устойчивого успеха организации», проведен анализ качества экспертной информации на основе критериев согласованности.
Ключевые слова Уровень зрелости организации, функция принадлежности, показатели согласованности, экспертная система.
Постоянный мониторинг уровня зрелости в направлении достижения устойчивого успеха является важным элементом определения состояния организации. В методике самооценки используется 5 уровней зрелости, которые определяются по каждому направлению деятельности, установленного стандартом [1, с. 8]. Подробная самооценка элементов раздела 4 «Менеджмент для достижения устойчивого успеха организации» акцентирует внимание на: достижение устойчивого повышения эффективности деятельности организации; полное удовлетворение потребностей и ожиданий всех заинтересованных сторон в течение не менее 3 лет; обеспечение непрерывности процессов оценки рисков с целью их снижения; обеспечение системой менеджмента качества полного развертывания политики организации [1, с.23].
Очевидно, что представление о принадлежности критерия к тому или иному уровню содержат элемент субъективизма, зачастую ряд характеристик сложно измерить количественно, поэтому предполагают экспертную оценку этих характеристик [2, с.18]. Нами предлагается для определения уровня зрелости организации использование оценок экспертов и создание экспертной системы на основе теории нечётких множеств [3, с. 420]. Методика нечёткого моделирования задачи включает этапы фаззификации, композиции и дефаззификации [4, с. 27]. На этапе фаззификации необходимо представить условия задачи в лингвистической форме. На этапе композиции все нечеткие множества, назначенные для каждого терма каждой входной лингвистической переменной, объединяются, и формируется единственное нечеткое множество — значение для выводимой лингвистической переменной. Этап дефаззификации заключается в получении на основе нечеткого логического вывода конкретной оценки.
Приведём схему решения задачи формализации одной из шести входных переменных. Определим входную лингвистическую переменную (ЛП) «менеджмент для достижения устойчивого успеха организации - МДУУО (п. 4). Кортеж базового терм-множества имеет вид (рис.):
<МДУУО, балл {1 уровень, 2 уровень, 3 уровень, 4 уровень, 5 уровень }, [4 - 20], >.
Менеджмент для достижения устойчивого успеха организации
Сумма баллов для п.4, балл -1 уровень -2 уровень -3 уровень -4 уровень -5 уровень
Рисунок - Вид функций принадлежности
_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ» №9/2016 ISSN 2410-700X_
Особенности задачи определяют использование 5-и термовой модели и описание термов ФП с помощью типовых функций [4]. Оценки ЛП были даны четырьмя экспертами. На рис. приведен пример функций принадлежности, построенной 1 экспертом.
Оценка адекватности формального описания определяется на основе анализа согласованности экспертной информации. Общая согласованность моделей экспертного оценивания признака определяется
аддитивным k и мультипликативным k показателями [5, с. 208]. Показатель различия d между моделями двух экспертов, i-го и j-го, в рамках l-го терма определяется как линейное расстояние (Хемминга) между нечеткими множествами. Затем строится матрица парной согласованности моделей i-го и j-го экспертов. На основе матрицы парной согласованности моделей для всех термов находится матрица согласованности моделей по всем термам (табл. 1 и 2).
Для расчета характеристик согласованности и индексов нечеткости, как для отдельных термов, так и для всех термов и всех экспертов, использован программный комплекс [6, с.83].
Таблица 1
Матрица парной согласованности для всех те
мов
Эксперт 1 Эксперт 2 Эксперт 3 Эксперт 4
1 0,891 0,902 0,804
0,891 1 0,845 0,906
0,902 0,845 1 0,885
0,804 0,906 0,885 1
Таблица 2
Матрица индексов нечеткости для всех термов
Эксперт 1 Эксперт 2 Эксперт 3 Эксперт 4
1 0,049 0,039 0,088
0,049 1 0,067 0,039
0,039 0,067 1 0,049
0,088 0,039 0,049 1
В результате расчета получены значения аддитивного и мультипликативного показателей общей
согласованности: к = 0,803; ^ = 0,794.
Таким образом, как значения показателей согласованности, так и данные табл. 1, 2, показывают, что уровень согласованности экспертных знаний достаточно высокий и рассматриваемое описание базового терм-множества применимо в дальнейшем.
Список использованной литературы:
1. ГОСТ Р ИСО 9004-2010. Менеджмент для достижения устойчивого успеха организации [Текст] / Москва: - Стандартинформ. - 2011.- 36 с.
2. Борисова, Л.В. Системный анализ (курсовое проектирование) [Текст] / Л.В. Борисова, В.П. Димитров // ДГТУ.- Ростов н/Д. - 2015.- 85 с.
3. Тугенгольд, А.К. К вопросу построения нечеткой экспертной системы продукционного типа для технологической регулировки машин [Текст]/ А.К. Тугенгольд, В.П. Димитров, Л.В. Борисова // Вестник ДГТУ. - 2008. -Т.8, № 3 (38).- С. 419 - 426.
4. Борисова, Л.В. Формализация нечетких экспертных знаний при лингвистическом описании технических систем [Текст] /В.П. Димитров, Л.В. Борисова. - Ростов н/Д: Издательский центр ДГТУ, 2011.- 209 с.
5. Димитров, В.П. Методика оценки согласованности моделей нечетких экспертных знаний [Текст] / В.П. Димитров, Л.В. Борисова, И.Н. Нурутдинова // Вестник Дон. гос. техн. ун-та. - 2010. - № 2 (45).- С. 205 -216.
6. Димитров, В.П. Программная система для ввода экспертных знаний [Текст] / В.П. Димитров, Л.В. Борисова, И.Н. Нурутдинова, Е.В. Богатырева // Вестник Дон. гос. техн. ун-та. -2011. - № 1 (52).- С. 83 - 90.
© Димитрова Л.А., 2016
