МНОГОХОДОВАЯ ПАРАДИГМА УПРАВЛЕНИЯ КОНТРОЛЕМ КАЧЕСТВА В СТОХАСТИЧЕСКИ ПРОГРАММИРУЕМЫХ МУЛЬТИАГЕНТНЫХ СИСТЕМАХ
Ключевые слова:
процесс, модель, вероятность, принятия решений, статистический, имитационный, закон распределения, давление.Аннотация
В статье поставлена цель разработки методики количественного оценивания и прогнозирования качества принятия решений в организационно-технических системах в условиях неопределенности агентов контроля. Разработана стохастическая модель прогнозирования достоверности результатов контроля и рисков принятия решений в условиях неопределенности модельных агентов. В работе предлагается методика агрегирования системных структурных неопределенностей контрольно-измерительного процесса на примере робастной многоаспектности. Предлагаемое математическое приложение реализует мультиагентный подход к решению общей задачи оценивания робастности контроля по критериям «риска производителя» и «риска потребителя». Для целей моделирования используются такие разделы математики и методы, как теория вероятностей и математическая статистика, регрессионный и корреляционный анализ, методы экспертных оценок, имитационное и структурно-функциональное моделирование, агентный подход. Моделирование рассматривается на статистических данных действующих промышленных и социально-экономических объектов. Качество математического моделирования поддерживается компьютерными экспериментами с одновременной графической визуализацией результатов, что повышает результативность исследования. Разработана вероятностная модель для оценки и прогнозирования достоверности контроля и рисков принятия решений в условиях неопределенности системных агентов. Новизна предлагаемой модели состоит в учете статистической природы нормативных значений. В работе предлагается методика формирования структурных неопределенностей контрольно-измерительного процесса на примере технической диагностики. Предлагаемое математическое приложение реализует двойственный подход к решению общей задачи, оценки качества процесса контроля по величине рисков в системе принятия решений. В первом случае решается задача количественной оценки рисков при заданных статистических характеристиках агентов контроля, и во втором случае определяется необходимая точность измерений при заданных неопределенностях и уровнях рисков в системе контроля. В работе предлагаются результаты компьютерного моделирования на примере оценки достоверности контроля артериального давления.
