ДВOХЕТАПНИЙ АЛГОРИТМ ВИБОРУ СТРУКТУРИ ТА ПАРАМЕТРІВ МІКРОСИСТЕМ З УРАХУВАННЯМ ФАКТОРУ НЕВИЗНАЧЕНОСТІ

Volodymyr Andriiovych Popov; Olena Serhiivna Yarmoliuk; Petro Oleksandrovych Zamkovyi; Ihor Anatoliiovych Dmytrenko

doi:10.20535/1813-5420.1.2014.133804

Автор(и)

Volodymyr Andriiovych Popov Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Україна https://orcid.org/0000-0003-3484-4597
Olena Serhiivna Yarmoliuk Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Україна https://orcid.org/0000-0001-8571-2573
Petro Oleksandrovych Zamkovyi Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Україна https://orcid.org/0000-0003-4600-8596
Ihor Anatoliiovych Dmytrenko Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Україна

DOI:

https://doi.org/10.20535/1813-5420.1.2014.133804

Ключові слова:

мікросистема, теорія ігор, багатокритеріальне прийняття рішень, підхід Беллмана-Заде, інтервальна арифметика Хансена

Анотація

У роботі обґрунтовується доцільність формування мікросистем, як одного з важливих етапів модернізації енергетичної галузі України. Однак для успішної реалізації зазначених проектів необхідно забезпечити ретельну аргументацію визначення як структури первинних джерел енергії, так і співвідношення номінальних потужностей всіх типів генеруючого обладнання, що входить до складу мікросистеми. Рішення відносно зазначених питань приймається на основі аналізу можливих альтернативних варіантів побудови мікросистеми з урахуванням декількох груп факторів економічного, технічного, соціального й іншого характерів. Для даної мети було розроблено двоетапний алгоритм, що дозволяє врахувати невизначеність вихідної інформації, а також багатокритеріальний характер задачі. На першому етапі порівняння попередньо сформованих варіантів побудови мікросистеми здійснюється на основі математичного апарату теорії ігор і пов'язується з побудовою платіжних матриць по кожній з прийнятих до розгляду цільових функцій. Для урахування багатокритеріального характеру задачі використовується підхід Беллмана-Заде, що дає можливість сформувати узагальнену багатовимірну платіжну матрицю. Подальший її аналіз може здійснюватися на підставі будь-якого з критеріїв теорії ігор. Передбачається, що на даному етапі буде визначено обмежена кількість альтернатив найбільш раціональних з позицій окремих критеріїв. На другому етапі вибір оптимального рішення здійснюється шляхом використання процедур інвестиційного менеджменту. При цьому, з одного боку, враховуються фактичні вартісні і технічні характеристики обладнання, яке планується використовувати, а, з іншого боку, приймається в облік невизначеність інформації про умови реалізації інвестиційного проекту, шляхом завдання ряду факторів (наприклад, ставка дисконтування, потоків платежів) у інтервальній формі, використовуючи при відповідних розрахунках узагальнену інтервальну арифметику Хансена.

Посилання

Стогній, Б. С. Еволюція інтелектуальних електричних мереж та їхні перспективи в Україні [Текст] / Б. С. Стогній, О. В. Кириленко, А. В. Праховник, С. П. Денисюк // Технічна електродинаміка / Наук.-прикл. журнал. – К. : Інститут електродинаміки НАН України, 2012. – No 5. – С. 52–67.

Льюис Р.Д., Райфа Х. Игры и решения. – М.: Изд. Иностр. Лит., 1961. – 642 с.

Вентцель Е. С. Исследование операций: задачи, принципы, методология. М.: Наука, 1988, 206 с.

Соболь И. М., Статников И. Р. Выбор оптимальных параметров в задачах с многими критериями. – М.: Наука, 1981, 107 с.

Соболь И. М., Статников И. Р. ЛП-поиск в задачах оптимального конструирования. – В кн.: Проблемы случайного поиска. Рига: Зинатне, 1972, No 1, с. 117-135.

Соболь И. М., Левитан Ю.Л. Получение точек, равномерно расположенных в многомерном кубе. – М., 1976. – 37 с. (Препринт/Институт прикладной математики АН СССР, No 40).

Pedrycz W., Ekel P., Parreiras R. Fuzzy Multicriteria Decision-Making: Models, Methods, and Applications // New York, NY: John Wiley & Sons, 2011, 338 р.

P. Ekel,W. Pedrycz, R. Schinzinger, A general approach to solving a wide class of fuzzy optimization problems, Fuzzy Sets and Systems, N 97, 1998, pp. 49–66.

R.E. Bellman, L.A. Zadeh Decision-making in a fuzzy environment, Management Science, N. 17 (1970) р. 141–164.

Y.J. Zimmermann Fuzzy set theory and its application, Kluwer Academic Publisher, Boston, 1990.

G. Beliakov, J. Warren Appropriate choise of aggregation operators in fuzzy decision support systems, IEEE Transactions on Fuzzy Systems, N. 9, 2001, p. 773–784.

Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств, пер. с фр., М.: Радио и связь, 1982, 432 с.

Ример М.И., Касатов А.Д., Матиенко Н.Н. Экономическая оценка инвестиций. СПб.: Питер, 2008, 480 с.

Шокин Ю.И. Интервальный анализ, Новосибирск, Наука, Сибирское отделение, 1981, 112 с.

Marcov S.M. Extended interval arithmetic. – C.R. Acad. Bulgara Sci., 1977, V. 30, pp. 1239-1242.

Kahan W. A more complete interval arithmetic.-Lecture notes for a summer course in numerical analysis, University of Michigan, 1968, 128 р.

Л.А. Конышева, Д.М. Назаров Основы теории нечетких множеств, Питер, 2011, 192 с. ISBN 978-5-459-00735-0.

Hansen E. A generalized interval arithmetic, in Interval Mathematics, Ed. By K. Nickel. Interval Mathematics, Lecture notes in Computer Science. V. 29. Berlin-Heidelberg: Springer-Verlag, 1975, pp.7-18.