Лекция №8. Нечеткая логика

Основы нечеткой логики были заложены в конце 60-х лет в работах известного американского математика Латфи Заде. Исследования такого рода было вызвано возрастающим неудовольствием экспертными системами. Хваленый "искусственный интеллект", который легко справлялся с задачами управления сложными техническими комплексами, был беспомощным при простейших высказываниях повседневной жизни, типа "Если в машине перед тобой силит неопытный водитель - держись от нее подальше". Для создания действительно интеллектуальных систем, способных адекватно взаимодействовать с человеком, был необходим новый математический аппарат, который переводит неоднозначные жизненные утверждения в язык четких и формальных математических формул. Первым серьезным шагом в этом направлении стала теория нечетких множеств, разработанная Заде. Его работа "Fuzzy Sets", опубликованная в 1965 году в журнале "Information and Control", заложила основы моделирования интеллектуальной деятельности человека и стала начальным толчком к развитию новой математической теории. Он же дал и название для новой области науки - "fuzzy logic" (fuzzy - нечеткий, размытый, мягкий).

Применение

1.Стратегическоепланирование корпораций

- Позиционировать бизнесы

- Описывать внешнее окружение, рынок, конкурентную среду

- Планировать финансы на несколько лет вперед

- Оценивать силы и слабости бизнесов

- Принимать портфельные решения в расплывчатых условиях (оптимизировать бизнес-портфель)

- Риск-менеджмент

Все это в чистом виде квалиметрические задачи, которые могут быть успешно поставлены и решены в нечеткой логике. И именно на этом принципе работает система стратегического планирования, внедренная в российском региональном сообществе Сименс.

2.Комплексный анализ состояния предприятия

Опять квалиметрическая задача. Искусство состоит в том, чтобы выделить факторы и оценить и настроить их иерархию с соответствующими системами предпочтения. В простейшем случае, когда все факторы укладываются в вектор, тогда комплексная оценка достигается в ходе двумерного матричного агрегирования текущих качественных уровней факторов

Рек. литература

1) Дж.Касти - Большие системы. Связность, сложность, катастрофы М., Мир, 1982

2) Плотинский Ю.М. Модели социальных процессов: Учебное пособие для выс­ших учебных заведений. - Изд. 2-е, перераб. и доп. - M.: Ло­гос, 2001.

3.Оценка эффективности и риска инвестиций

4.Оптимизация фондового портфеля

Если рассматривать доходность актива как нечеткое число и пренебречь эффектом влияния ковариационной матрицы, то результирующая доходность портфеля – тоже нечеткое число

5.Прогнозирование фондовых индексов

Оптимизировать портфель в условиях, когда доходность и риск активов –нечеткие (нечетко-случайные) числа

Прогнозировать фондовые индексы в нечетко обусловленной макроэкономической обстановке

Оценивать инвестиционную привлекательность фондовых активов:

-акции;

-корпоративные облигации;

-облигации муниципальных образований.

6.Оценка инвестиционной привлекательности ценных бумаг

Квалиметрическая задача, где иерархия формируется на фундаментальных факторах ценных бумаг (отношение дена-доход, отдача на инвестированный капитал, ликвидность активов, финансовая автономия эмитента и т.д.).

7.Актуарное моделирование

8.Оценка недвижимости (квалиметрия, сравнительный анализ)

9.Транспортная логистика

Если участки транспортной сети обладают нечеткой длительностью перевозки, то разумно выбирать маршрут, обладающий, с одной стороны, минимальной среднеожидаемой длительностью, а, с другой сторона, минимальным риском срыва плана по затратам на перевозку

10.IT-решения