9. 13. Особенности решения задач в условиях нестохастической неопределенности

9.13.1. В промышленном рыболовстве и, в частности, при управлении рыболовством, протекают процессы, которые отличаются высокой степенью неопределенности. Их оценка детерминированными и вероятностными показателями затруднена. Неопределенность нестохастического характера обычно возникает по нескольким причинам.

Природная неопределенность обусловлена недостаточной изученностью процессов в системах управления рыболовством. Наиболее часто неопределенность связана со сложностью и трудоемкостью изучения рыбы как элемента системы управления рыболовством. Неопределенность функционирования таких систем связана также с условиями внешней среды в промысловых водоемах, где протекают процессы управления, которые прямо или косвенно влияют на рыбу.

Целевая неопределенность связана с нечетким представлением цели управления. Она приводит к неоднозначной трактовке цели управления и затрудняет оценку соответствия реального результата управления желаемому.

Поведенческая неопределенность обусловлена конкуренцией (противодействием) внутри системы управления рыболовством (со стороны объекта лова и факторов внешней среды) или со стороны конкурирующей системы (конкурентов по рыболовству, требований экологии, экономики), способы действий которых не всегда известны.

Исследование систем управления рыболовством с учетом факторов нестохастической природы осложняется отсутствием достаточно общей теории (подобно теории вероятностей для исследования случайных явлений). Тем не менее, использование теории нечетких множеств, теории игр, теории выработки и принятия решений позволяет получить некоторые результаты при неопределенности нестохастического характера.

9.13.2. Часто для описания факторов (показателей) нестохастической природы используется аппарат нечетких множеств.

Нечеткое подмножество некоторого универсального множествахарактеризуется функцией принадлежности , значение которой определяет степень соответствия принадлежности элементаподмножеству. При этом функция принадлежности может быть любым значением в числовом интервале [0;1]. Подмножество в обычном («четком») смысле характеризуется функцией принадлежности, принимающей только два значения - 0 и 1.

9.13.3.Обычно функцию принадлежности вводят не в виде числовых значений, а в виде так называемой лингвистической переменной. Например, категория «интенсивность вылова», применительно к системе управления рыболовством, является лингвистической переменной. Значения переменной можно выразить словами - очень малая; малая; ниже средней; средняя; выше средней; большая; очень большая. На рис. 9.1 приведен пример функции принадлежности для лингвистической переменной «интенсивность вылова». Такая переменная задает нечеткое подмножество интенсивности вылова на множестве систем с различным количеством судовна промысле.

Для построения подобной функции принадлежности часто используют экспертный опрос. В процессе опроса выявляют долю экспертов, которые при фиксированном значении посчитали интенсивность вылова, например, как среднюю. Если 4 из 10 экспертов отнесли к средней интенсивность вылова при работе 20 судов, то функция принадлежности.

Для описания неопределенных факторов и показателей нестохастической природы используют иногда субъективные вероятности, которые обычно также определяют с помощью экспертного опроса. Например, перед экспертами можно поставить задачу оценить, какова вероятность запасов рыб в водоеме той или иной величины.

Рис.9.1. Функция принадлежности для лингвистической переменной «интенсивность вылова» на множестве систем с различным количеством судов на промысле.

9.13.4. Один из способов изучения неопределенности нестохастической природы состоит в переводе таких неопределенностей в разряд случайных факторов или показателей путем рандомизации.

При рандомизации в процесс искусственно вводят случайность, хотя на самом деле она отсутствует или исследователю не известна. Например, при работе систем управления рыболовством иногда известен лишь район промысла. Расположение объекта лова неслучайно. Однако можно предположить, что объект распределен с некоторой плотностью вероятности. Таким образом, рандомизируют расположение объекта лова, введя искусственно вероятностное распределение. После рандомизации задачу можно решать методами теории вероятностей.

9.13.5. В условиях нестохастической неопределенности особое значение имеет выработка и принятии решений. В последующих главах рассмотрены особенности решения таких задач в условиях «природной» неопределенности, неопределенности стохастического характера и природной неопределенности, поведенческой неопределенности при сознательном противодействии конкурирующей стороны.