Разработка базы нечетких правил поддержки принятия решений в проблемной ситуации при управлении проектом

Автор: Мухаметьянова Регина Ильфатовна, Черняховская Лилия Рашитовна, Ризванов Дмитрий Анварович

Журнал: Вестник Российского нового университета. Серия: Сложные системы: модели, анализ и управление @vestnik-rosnou-complex-systems-models-analysis-management

Рубрика: Управление сложными системами

Статья в выпуске: 4, 2023 года.

Бесплатный доступ

Эффективное распределение ресурсов предприятия между реализуемыми проектами в условиях ограничений, обусловленных внешней и внутренней средой предприятия, является сложной задачей, требующей применения развитого аналитического аппарата, включая методы системного анализа, онтологического анализа, методологии управления проектами и управления знаниями, методики реализации проекта. Разработка системы поддержки принятия управленческих решений позволяет повысить эффективность управления проектом на основе разработки моделей аналитической поддержки принятия решений для совершенствования процессов проектирования, производства оборудования и его последующей установки.

Еще

Управление проектом, онтология, интеллектуальная поддержка принятия управленческих решений, база правил, имитационная модель

Короткий адрес: https://sciup.org/148327855

IDR: 148327855   |   DOI: 10.18137/RNU.V9187.23.04.P.55

Список литературы Разработка базы нечетких правил поддержки принятия решений в проблемной ситуации при управлении проектом

  • Инновационный менеджмент: учебное пособие / А.В. Барышева, К.В. Балдин, М.М. Ищенко, И.И. Передеряев. 3-е изд. М.: Дашков и К, 2017. 380 с. ISBN 978-5-394-01454-3.
  • Леоненков А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzYTECH. СПб.: БХ В-Петербург, 2003. 719 с. ISBN 5941570872.
  • Прийма С.Н., Панин А.В. Использование компьютерных онтологий в качестве инструмента обеспечения прозрачности европейской и национальной структур квалификаций // Образовательные технологии и общество. 2013. Т. 16. № 3. С. 450–464. EDN RBREBJ.
  • Попов А.Л Системы поддержки принятия решений: учебно-методическое пособие. Екатеринбург: Уральский федеральный университет, 2008. 80 с. EDN XSDWFN.
  • Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. Санкт-Петербург: Питер, 2000. 384 с. ISBN 5-272-00071-4.
  • Chernyakhovskaya L.R., Mukhametyanova R.I., Sirotina A.A. Improvement of the quality management system of industrial enterprises based on the use of corporate knowledge // Ontology of Designing. 2023. Vol. 13. No. 2 (48). P. 274–281. EDN SDSKTF. DOI: 10.18287/2223-9537-2023-13-2-274-281
  • Gruber T. The role of common ontology in achieving sharable, reusable knowledge bases // KR’91: Proceedings of the Second International Conference on Principles of Knowledge Representation and Reasoning (Cambridge, MA, USA, April 22–25, 1991). Cambridge: Morgan Kaufmann, 1991. P. 601–602.
  • Gruber T. Toward Principles for the Design of Ontologies used fo knowledge sharing // International Journal of Human-Computer Studies. 1995. Vol. 43. No. 5–6. Pp. 907–928. DOI: 10.1006/ijhc.1995.1081
  • Guarino N. Formal ontology in information systems // Proceedings of the First International Conference FOIS’98 (Trento, Italy, June 6–8, 1998). Amsterdam: IOS Press, 1998. Pp. 3–15.
  • Jang J.-S.R. ANFIS: Adaptive Network-based Fuzzy Inference System // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. 1993. Vol. 23. No. 3. Pp. 665–685. DOI: 10.1109/21.256541
  • Keen P.G.W., Scott Morton M.S. Decision Support Systems: An organizational perspective. MA: Addison-Wesley Publishing Company, 1978, 264 p. ISBN 9780201036671.
Еще
Статья научная