АКТУАЛЬНОСТЬ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ В ЭКОНОМИКЕ
Автор статьи: Хасан Али аль-Абабне
Автор перевода: Удовика Ю.Д.
Резюме: В данной статье рассматриваются особенности экономической среды. Дана характеристика влияния внешних и внутренних факторов на экономические проекты. Дано определение понятий нечеткой логики и лингвистической переменной и их взаимосвязь с экономикой в целом. Рассмотрены особенности нечеткой модели и возможности применения этого метода в экономике. Сделаны выводы о перспективности использования метода нечеткого моделирования в экономическом планировании.
Ключевые слова: экономика, нечеткая логика, лингвистическая переменная, моделирование.
В рыночных условиях любой хозяйствующий субъект в своей деятельности неизбежно сталкивается с неопределенностью. Даже высококлассный специалист не в состоянии предсказать изменения, которые могут произойти во внешней среде. Планирование-это одна из составляющих контроллинга бизнес-процессов, это способ снижения неопределенности и риска. Однако ни одна, даже самая крупная фирма не может себе позволить полностью исключить неопределенность и, следовательно, абсолютно учесть влияние всех факторов.
Когда вы работаете с точными параметрами и системами, все довольно просто. В другом случае с нечеткими системами. В ней действует так называемый принцип несовместимости: для получения определенных выводов о поведении сложной системы следует задействовать в ее анализе подходы, использующие принципы нечеткой логики.
Нечеткая логика - это раздел математики, который занимается сложными классическая логика и теория нечетких множеств. Основной характеристикой теории нечетких множеств является манипулирование компонентом как лингвистической переменной. Лингвистическая переменная-это переменная, значения которой являются не числами, а словами и выражениями, которые вызывают размытость, поскольку они не имеют определенного числового значения.
Каждая лингвистическая переменная состоит из:
Часто выходными данными для решения экономических задач являются мнения и выводы экспертов, представленные фразами и словами, или лингвистические данные, поэтому возникает необходимость преобразования лингвистических параметров в числовые выражения. Именно эту задачу и решает теория нечетких множеств.
Ограничения и недостатки использования "классических" формальных методов при решении полуструктурированных задач являются результатом сформулированного основоположником теории нечетких множеств ла Заде принципа несовместимости: «... чем ближе мы подходим к решению задач реального мира, тем яснее становится, что с усложнением системы наша способность делать точные и уверенные выводы о ее поведении сводится к определенному порогу, за которым точность и уверенность становятся почти взаимоисключающими» [5, с. 165].
Раскрытие неопределенности в нестабильной среде может осуществляться классическими вероятностными и статистическими методами, но это усредненная оценка с фиктивным характером. В условиях волатильной рыночной ситуации применение статистических методов корректно, и тогда решения должны приниматься по правилам основные установки лица, принимающего решение, в отношении феномена неопределенности.
В таких ситуациях принятие решений в значительной степени основывается на экспертных оценках. Однако любое экспертное заключение, даже составленное из точных объективных данных, оказывается гораздо более неопределенным, чем сложный многомерный набор данных, который получить в исчерпывающем виде крайне сложно (а иногда и невозможно). Таким образом, хотя экспертное заключение может содержать обобщения и прогнозы, имеющие отношение к практике, оно не снижает уровень неопределенности.
Следует отметить, что еще одним источником неопределенности может быть лицо, принимающее решение. Одна из проблем, связанных с ней, - это расплывчатость в понятиях, суждениях и предпочтениях, неопределенность временного интервала, в котором сохраняется однообразие человеческих предпочтений и суждений [1, С. 312].
Методы, основанные на теории нечетких множеств, относятся к методам оценки и принятия решений в условиях неопределенности. Их использование предполагает формализацию исходных условий и целевых показателей эффективности процесса в виде вектора интервальных значений (нечеткого интервала), попадание в каждый интервал характеризуется определенной степенью неопределенности.
Путем арифметических и других операций с такими нечеткими интервалами по правилам нечеткой математики специалисты получают результирующий нечеткий интервал для цели. Основываясь на исходной информации, опыте и интуиции специалистов , зачастую можно достаточно уверенно количественно определить границы (интервалы) возможного (допустимого) значения параметров и область их максимально возможного значения.
Основными недостатками и ограничениями существующих экономико- математических моделей и методов оценки эффективности и риска экономических проектов в условиях неопределенности по сравнению с методами нечеткой логики являются:
Для преодоления указанных недостатков и ограничений традиционных методов обосновано применение теории нечетких множеств для разработки моделей и методов стратегического управления хозяйственной деятельностью. Стоит обратить внимание на то, что процесс нечеткого моделирования состоит из двух ключевых этапов:
Выводы: Экономика бизнеса-это многофакторная система, которая, к тому же, ориентирована на конечного потребителя, предсказать поведенческие характеристики которого достаточно проблематично. Кроме того, экономика достаточно чувствительна к социальным тенденциям развития отрасли. Более того, прогнозировать изменения в хозяйственной деятельности под влиянием внешних и внутренних факторов в большинстве случаев можно только в терминах лингвистических (или нечетких) понятий. Исходя из этого приоритетным направлением в экономике является использование нечеткой логики и нечеткого моделирования.
Использованная литература