ВИКОРИСТАННЯ НЕЧІТКОЇ ІГРОВОЇ МОДЕЛІ ПРИ ПЛАНУВАННІ ВИРОБНИЦТВА НА АГРОПІДПРИЄМСТВІ

Оксана Огнєва, Світлана Вишемирська, Оксана Ларченко, Галина Кавун

Анотація


Ринкова орієнтація аграрного сектора все більше вимагає від керівників сільськогосподарських підприємств не тільки вміння бачити перспективи своєї галузі, а й приймати ефективні управлінські рішення в сформованих ризикованих, кризових умовах господарювання. Керівник, який приймає рішення на сучасному сільськогосподарському об'єкті, повинен вирішувати проблеми формування номенклатури і обсягів продукції, що випускається, оцінювати існуючі та очікувані в перспективі потреби ринку в цій продукції, тобто вирішувати задачі стратегічного управління. Для цього він повинен мати в своєму розпорядженні математичні методи та інформаційні технології, адаптовані до даної предметної області.

Метою дослідження є використання нечітких ігрових моделей прийняття рішень при плануванні виробництва на аграрному підприємстві. Питання прийняття управлінських рішень в сільському господарстві потребують більш детальної математичної обробці та вироблення принципів і умов щодо підвищення їх ефективності. Для створення моделі планування виробництва використано методи теорії нечітких множин та теорії ігор.

Методи дослідження. У статті розглянуто можливість використання нечітких ігрових моделей прийняття рішень при плануванні виробництва на агропідприємстві. Для підвищення точність прогнозів планування виробництва запропоновано модель планування виробництва на основі даних попередніх продаж на базі спільного застосування теорії ігор і нечіткої математики.

Основні результати дослідження. Використання запропонованої моделі дозволить підвищити ефективність і якість прийняття управлінських рішень за рахунок комплексного використання математичний моделей та методів.

Наукова новизна. Для практичного підтвердження отриманих результатів були проведені оцінки матриці ризиків, матриці виграшів та критеріїв для прийняття рішень в умовах невизначеності та ризику, приведено набір нечітких правил, які разом з прийнятими умовами утворюють модель нечіткого логічного висновку Ванга-Менделя та розраховано значення виграш для вибору стратегії виробництва на основі нечіткої ігрової моделі. Спільне застосування теорії ігор і нечіткої математики обумовлено, по-перше, умовами невизначеності, по-друге, відмовою від імовірнісного підходу, застосовуваного в теорії ігор. Запропонована модель дозволяє виконувати розрахунки із застосуванням сучасних інформаційних технологій.

Практична значимість. Використання математичних моделей та сучасних інформаційних технологій для агропідприємств дозволить ефективніше використовувати ресурси підприємства; оптимізувати роботу; мінімізувати ризики; ґрунтовно аналізувати та пришвидшити процес прийняття управлінських рішень. Прийняття та реалізація рішень є найважливішою функцією управління, успішне здійснення якої забезпечує досягнення підприємством його цілей

Ключові слова


планування оптимального виробництва; ігри з «природою»; критерії прийняття рішень; модель нечіткого логічного висновку Ванга-Менделя; нечітка ігрова модель

Повний текст:

PDF (English)

Посилання


Agman N.C., Engino GLU S., Itak F.C. (2011) Fuzzy Soft Set Theory And Its Applications. Iranian Journal of Fuzzy Systems. 8(3), 137-147.

Bigdeli H., Hassanpour H. (2018) An Approach to Solve Multi-objective Linear Production Planning Games with Fuzzy Parameters. Yugoslav Journal of Operations Research. 28(2), 237-248.

Bigdeli, H., Hassanpour, H. (2016) A satisfactory strategy of multiobjective two person matrix games with fuzzy payoffs. Iranian Journal of Fuzzy Systems. 13, 17-33.

Borisov V.V., Kruglov V.V., Fedulov A.S. (2012) Nechetkie modeli i seti: 2-e izdanie. Moscow: Goryachaya liniya – Telekom. [In Russian]

Brodskyi Yu.B., Dankevych V.Ye. (2011) Ekonomiko-matematychna model optymizatsii vyrobnychoi struktury vysokotovarnykh silskohospodarskykh pidpryiemstv. VISNYK ZhDTU. 1 (55), 180-183. [In Ukrainian]

Bustince, H.; Fernandez, J.; Induráin, E. (2018) Introduction to Special Issue: New Trends in Fuzzy Set Theory and Related Items. Axioms, 7, 37.

Ekel P.Y., Kokshenev I.V., Parreiras R.O., Alves G.B., Souza, P.M. (2013) Fuzzy Set Based Models and Methods of Decision Making and Power Engineering Problems. Delaware, USA. Engineering. 5(5A), 11.

Hadidi L.A., Al-Turki U.M, Rahim A. (2012) Integrated models in production planning and scheduling maintenance and quality: a review. International Journal of Industrial and System Engineering. 10(1), 21-50.

Hennequin S., Restrepo L.M.R. (2016) Fuzzy model of a joint maintenance and production control under sustainability constraints. IFAC-PapersOnLine. 49(12), 1216-1221.

Khayut B., Fabri L., Abukhana M. (2014) Modeling, Planning, Decision-Making and Control in Fuzzy Environment. In: Jamshidi M., Kreinovich V., Kacprzyk J. (eds) Advance Trends in Soft Computing. Studies in Fuzziness and Soft Computing, Springer: Cham, Switzerland. 312, 137–143.

Loboda O.M., Kyrychenko N.V., Larchenko O.V. (2017) Modeliuvannia ta optymizatsiia tekhnolohii vyrobnytstva ahrarnykh pidpryiemstv v riznykh rynkovykh umovakh. Visnyk Odeskoho natsionalnoho univresytetu, Seriia «Ekonomika». 9(62), 22, 127-131. [In Ukrainian]

Matsumoto A., Szidarovszky F. (2016) Game Theory and Its Applications. Springer Japan.

Mishra, S. (2016) Cooperative Fuzzy Game Theoretic Approach to Multi Objective Linear Fractional Programming Problems. American International Journal of Research in Science, Technology, Engineering & Mathematics. 14 (2), 98-107.

Ogneva O.E. (2011) Ispolzovanie nechetkoy igrovoy modeli prinyatiya resheniya pri planirovanii proizvodstva. Sistemnyie tehnologii. 6 (77), 96-107 [In Russian]

Peyton H.Y., Zamir S. (2014) Handbook of Game Theory, Vol.4. Amsterdam: Nirth Holland


Посилання

  • Поки немає зовнішніх посилань.