Сегодня организации должны принимать решения на ежедневной основе, это в основном осуществляется лидерами, но для того, чтобы выполнять такие действия, необходимо иметь всю доступную информацию по этому вопросу.
Проблема возникает, когда при сборе всей этой информации некоторая информация может быть не очень надежной, поэтому нам предоставляется разрозненная информация, которая имеет характеристику чисто субъективного характера, и, поскольку она не имеет числовых значений, ее труднее определить. классифицируйте и проанализируйте.
Хотя следует подчеркнуть, что как в сегодняшней организации, так и в личной жизни каждого из ее членов, субъективные вопросы - это хлеб насущный, в отличие от информации, имеющей числовые характеристики.
Вот почему в этой статье вы углубитесь в эту интересную тему, где не только будет рассмотрена нечеткая логика, которая является инструментом для анализа такого типа информации, но и будут предоставлены необходимые рекомендации для получения базы данных. четкая и достоверная информация, позволяющая организациям принимать правильные решения.
РАСПРОСТРАНЯТЬ ИНФОРМАЦИЮ
(Гарсия, Медель, Текианес и Карлос, 2009 г.) Они предполагают, что во Вселенной существует большое количество видов или форм жизни, основываясь на идеях, выдвинутых некоторыми учеными, такими как Стивен Хокинг, которые обладают множеством характеристик. поведения, благоприятствующего условиям жизни и способного адаптироваться к окружающей среде на протяжении всего их временного существования.
Таким образом, они утверждают, что интеллект характеризует существующие формы жизни и что они распространены во всех областях природы, таких как восприятие реальности через наши чувства.
Все это очень помогло человеку в его поисках и желании разработать инструменты, которые делают жизнь проще и проще, чтобы их системы находились в полной гармонии с окружающей средой.
Адаптация к этим ситуациям происходит в соответствии с развитием науки и технологий, общество все более ускоряет изменения, когда используются несколько технологий, например, гибкие вычисления.
Системы, основанные на нечеткой логике, представляют собой инструмент, который использует системы управления и цифровой фильтрации, которые позволяют применять их к интеллектуальным системам и в различных и очень разнообразных областях знаний, возможности этих типов систем заключаются в том, чтобы интерпретировать и характеризовать работа системы, позволяющая выдавать более подходящий ответ на очень естественном языке.
Истоки нечетких систем
Первые идеи нечеткой логики связаны с вкладом профессора Лофти Заде в 1965 г., касающегося нечетких множеств, одна из его целей - использовать рассуждающий или мягкий тип с разными уровнями или степенями действия. быть образцами рассуждения, аналогичными образцам человеческого мышления, в отличие от классической логики, где необходимы более точные идеи, а некоторые концепции, такие как истинное и ложное, используются для обозначения реальности; именно тогда нечеткой логике удается установить лучшие отношения через естественный язык по отношению к системе, с которой она взаимодействует.
В настоящее время диффузные системы используются в качестве инструмента для управления подземным транспортом, электронным оборудованием, системами диагностики заболеваний и некоторыми более сложными промышленными системами; среди других систем, известных как «экспертные системы», поскольку они связаны с окружающей средой, и в соответствии с этим она выполняет действия, которые могут повлиять на производительность, которую желательно контролировать в данной среде.
Принятие решений с нечеткой информацией
Принятие решений (DT) - это обычная деятельность в бесчисленных областях применения и исследованиях, таких как инженерия, социальные науки, психология и информационные технологии. Такой диапазон областей применения привел к изучению проблем с разных подходов и точек зрения. (Эррера, Мартинес и Р.М., 2012 г.)
Однако классическая теория принятия решений предоставляет некоторые инструменты и модели, которые позволяют решать многие проблемы принятия решений, хотя большинство этих моделей являются «детерминированными» и «вероятностными», которые нелегко адаптировать к задачам, не являющимся вероятностными по своей природе., хотя они очень часто встречаются в реальных ситуациях.
Для решения этих проблем, которые позволяют справиться с этим типом неопределенности, существуют другие подходы и инструменты, среди которых стоит упомянуть «Нечеткую логику» и «Нечеткий лингвистический подход», которые делают модели принятия решений надежными и гибкими.
Теория нечетких множеств и нечеткая логика
(Badaró, Ibañez, & Agüero, 2013). Как видно из названия, это логика, альтернативная классической логике, которая направлена на привнесение определенной степени неопределенности в то, что она оценивает.
В реальном мире существует множество знаний, которые несовершенны, обычно называемые «расплывчатыми», неточными, неточными, неоднозначными или вероятностными по своей природе.
Человеческая мысль несет информацию такого типа, которую он накапливает на протяжении всей своей жизни посредством опыта, похожего, но не идентичного предыдущим.
В другом определении мы имеем следующее: «Нечеткое множество - это совокупность объектов, которую можно определить, перечислив ее элементы или описав некоторые из их отличительных характеристик». (Эррера, Мартинес и Р.М., 2012 г.)
Лофти Заде постулировал нечеткие множества как классы объектов с непрерывными степенями членства. В нечетком множестве термин «членство» является обобщенным, что позволяет допускать степени членства.
Преимущества систем на основе нечеткой логики
(Бадаро, Ибаньес и Агуэро, 2013 г.) Эти системы отвечают современным технологиям, поскольку они очень гибкие, поскольку их можно внедрять в различные процессы, в различных условиях эксплуатации, а также их можно быстро и быстро настроить. просто, и его можно адаптировать к структуре, в которой он работает.
Основные преимущества нечеткой логики описаны ниже:
- Миниатюризация, поскольку они должны работать в разных операционных средах, а также с технологиями, которые становятся все меньше и с множеством функций. Гетерогенные системы, где существует большое количество технологий, устанавливающих связь на разных уровнях и степенях работы. Мобильные сети., с беспроводной связью, рабочими средами, доступом для групп и зон покрытия.Интеллектуальные системы требуют определенного интеллекта, чтобы иметь возможность интерпретировать свою среду и, таким образом, иметь возможность принимать правильные решения относительно среды, которая их окружает. Безопасность и шифрование, с защита информации, уровни обслуживания и различные типы доступа для каждого пользователя системы.Снижение затрат благодаря внедрению этих систем в процессы и системы, поскольку они обеспечивают экономию за короткое время.
Интерпретация операционных уровней
Нечеткую систему можно считать стабильной, если она продолжает работать без каких-либо изменений в течение определенного времени, поскольку все переменные и отклики ограничены ограничениями процесса, в котором они находятся.
Нечеткая система содержит основу всех уровней реакции, которые могут дать процессы, с которыми она остается в постоянном взаимодействии, так что все возможные ответы ограничены в ранее определенных областях.
Процесс управления нечеткой системой
Процесс управления нечеткой информацией
Процесс должен охватывать всю организацию и является ключевым моментом, который реализуется высшим руководством, поскольку оно отвечает за повышение информационных потребностей со стратегической точки зрения. (Росас, 2012)
Этот процесс включает следующие этапы:
- Определение потребности в информации Поиск информации Сбор всех видов информации (Нечеткая информация) Использование инструментов для поиска и получения четкой информации Оценка информации Обработка информации Принятие решений
Каждый из этих этапов будет описан ниже.
Определите потребность в информации
(Ramón, 2013) Чтобы определить, какая информация требуется, сначала необходимо провести внутренний и внешний анализ организации, чтобы узнать ее общую среду, а затем изложить цели и интересы компании, также необходимо будет принять во внимание Он принимает во внимание потребности клиентов и пользователей, производственные или операционные системы, доступные технологии и, наконец, может быть получена желаемая информация.
Информационный поиск
(Osorio, 2013) Чтобы выполнить этот этап, сначала необходимо установить критерии поиска, для которых он рекомендует разработать программу, содержащую задачи для достижения целей, упорядочить действия в хронологическом порядке выполнения, определить, какие из них ресурсы и носители будут необходимы и, наконец, установить время выполнения всей программы.
Сбор всех видов информации (Нечеткая информация)
(Росас, 2012 г.) По завершении этого процесса необходимо будет классифицировать всю информацию, которая была получена в ходе поиска, чтобы определить, является ли полученная информация размытой, они должны вызвать некоторые вопросы:
- Является ли он точным и полным? Является ли он дублирующим или нет? Соответствует ли он потребностям организации? Доступен ли он для всех членов организации? Является ли он безопасным (то есть доступным, всеобъемлющим и надежным?
Использование инструментов для поиска и получения четкой информации.
(Рамон, 2013 г.) Эти инструменты возникают, когда информация требует уточнения и желательно облегчить ее понимание. Вот некоторые инструменты для управления ею:
- Количественный анализ данных: он понятнее, поскольку имеет числовые характеристики. Качественный анализ данных: они более запутанные из-за своей субъективной природы, в этом случае информация становится нечеткой. Нечеткая логика: это процедура, которая обеспечивает простой способ получить заключение на основе этой неопределенной информации. Это метод вычислительного интеллекта, который позволяет обрабатывать информацию с высокой степенью неточности.
Оценка информации
Этот этап очень важен, поскольку как результативность, так и результативность развития организации в значительной степени зависят от этого процесса. (Росас, 2012)
Для проведения этого этапа необходимо:
- Установите цели оценки. Отличите общее от частного (от информации). Примените адекватные критерии для выбора, интеграции и систематизации информации. Обеспечьте последовательность полученной информации…………………………… Источников. Информации. полученные результаты
Некоторые причины для проведения этой оценки заключаются в том, что ее запросило высшее командование, чтобы разрешить изменения, это часть стратегического планирования и т. Д.
Обработка информации
(Ramón, 2013) Обработка информации осуществляется с целью понимания, определения местоположения и дифференциации во времени и пространстве, выражения и убеждения, чтобы получить пользу для организации и, таким образом, добиться успеха. Вот некоторые действия, которые необходимо выполнить: размышлять, использовать диаграммы, перефразировать, а не копировать и вставлять, знать, как написать эссе и т. Д.
Принятие решения
Чтобы иметь возможность принимать решения объективно, в первую очередь необходимо иметь всю информацию о рассматриваемом предмете, поскольку это основа для принятия руководителями решения с общим обзором ситуации, чем больше качество предоставленной информации повысит качество принимаемого решения. (Осорио, 2013)
вывод
Как обсуждалось в этой статье, распространенная информация представляет собой серию конфликтов или препятствие для организаций сегодня, поскольку благодаря ей не так просто принимать решения, поскольку, если бы информация была чисто количественной, несомненно, существуют математические методы, которые они позволили бы его проанализировать, и это, несомненно, дало бы лучший ответ для принятия решения.
Однако, как уже упоминалось выше, это очень сложно, поскольку как в повседневной жизни людей, так и в организациях информация, которая существует, основана на субъективных аспектах, что приводит к генерации размытой информации.
Хотя стоит упомянуть, что если у вас есть возможность правильно ее анализировать, систематизировать и представлять, это не является препятствием для организаций, но является преимуществом, поскольку хорошая база данных позволит принимать более точные решения.
Ссылки
- Бадаро, С., Ибаньес, Л., и Агуэро, М. (2013). Экспертные системы: основы, методологии и приложения. Наука и технологии, 349--364. Гарсия, Дж. К., Медель, Дж., Текианес, А., и Карлос, С. Дж. (2009). Системы с нечеткой логикой. Мексика, ДФ: Национальный политехнический институт Эррера, Ф., Мартинес, Л., и Р.М., Р. (2012). Принятие решений с нечеткой информацией. ESTYLF Вальядолид. Осорио, А. (май 2013 г.). Gestiópolis. Получено в феврале 2016 г. с http://www.gestiopolis.com/manejo-de-informacion-difusa-en-lasorganizaciones/Ramón, D. (ноябрь 2013 г.). Gestiopolis. Получено в феврале 2016 г. с http://www.gestiopolis.com/manejo-de-informacion-difusa-en-la-organizacion/Rosas, L. (2012). Gestiopolis. Получено в 2016 г. с
