В.А. Малышев1, Д.В. Митрофанов2, М.Н. Калашников3

1–3ВУНЦ ВВС «Военно-воздушная академия имени профессора Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина» (г. Воронеж, Россия)

1vamalyshev@list.ru, 2mitrofanovd@mail.ru, 3Kalashnikow.maks@yandex.ru

Постановка проблемы. Проблема генерации множество возможных альтернатив (вариантов действий/планов/решений) для заданной исходной ситуации и целевой функции является весьма актуальной для выбора правильного решения.

Цель. Формализовать этапы и шаги процесса принятия решения в интеллектуальных системах с помощью автоматического генерирования множества возможных альтернатив при минимальном участии человека.

Результаты. Предложен метод автоматической генерации множества возможных альтернатив (вариантов действий, планов и решений), которые в последствии могут быть оценены, ранжированы и/или скомбинированы с целью обеспечения покрытия действительно работоспособных и разнообразных вариантов, поддержания принятия решений человека или осуществления автоматического их выбора, учета неопределенностей и многокритериальности. Приведены и рассмотрены основные признаки правильного решения: обоснованность, своевременность, непротиворечивость, конкретность. Описаны и формализованы с помощью алгебры логики и теории множеств все этапы и шаги процесса принятия решения, имитирующие реальные интеллектуальные процессы человека. Показан сетевой формирующий граф для главного параметра – модели принятия решения. Произведена классификация альтернатив.

Практическая значимость. Формирование альтернативных вариантов с минимальным участием человека позволяет существенно снизить долю субъективизма.

Малышев В.А., Митрофанов Д.В., Калашников М.Н. Метод автоматического формирования альтернатив при принятии решения в интеллектуальных системах // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2026. Т. 24. № 3. С. 26−32. DOI: https://doi.org/10.18127/j20700814-202603-03

1. Акофф Р. Искусство решения проблем: пер. с англ. М.: Мир. 1982. 224 с.
2. Грешилов А.А. Как принять наилучшее решение в реальных условиях. М.: Радио и связь. 1991. 320 с.
3. Карпов А.В. Психология принятия управленческих решений. М.: Юристъ. 1998. 440 с.
4. Карабанов А.П. Влияние временной локализации события на оценку его вероятности как фактор принятия решений // Вестник ЯрГУ. Серия Гуманитарные науки. 2017. № 3 (41). С. 103−106.
5. Смирнов Э.А. Разработка управленческих решений. М.: ЮНИТИ. 2002. 271 с.
6. Кикоть В.Я., Грядовой Д.И. Оценочные технологии принятия решений // Вестник Московского университета МВД России. 2009. № 11. С. 13−16.
7. Полещук О.М., Поярков Н.Г., Тумор С.В. Принятие решений на основе байесовского подхода и Z‑чисел // Лесной вестник. Forestry Bulletin. 2019. Т. 23. № 4. С. 112−116.
8. Dezfuli H. et all. NASA Risk-Informed Decision Making Handbook. Version 1.0 NASA/SP-2010-576. Books Express Publishing; 2010. 128 p.
9. McGregor L. Improving the quality and speed of decision making. Journal of change management. 2010. 2(4). 344−356.
10. Flueler T., Blowers A. Quality in decision making process. Insights, COVARN 2 WPs project. 2007. P. 13−15.
11. Митрофанов Д.В., Малышев В.А., Сиделев М.Н. Математическая модель процесса принятия решения группой правления при конфликтном взаимодействии требований по оперативности и обоснованности решения // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2023. Т. 11. № 4 (43). https://moitvivt.ru/ru/ journal/article?id=1470 (дата обращения 18.03.2025.