Разработка нечеткой модели оценки качества работы официанта

Принятие решений – неотъемлемая часть деятельности в любой организации. Поэтому понимание всех тонкостей процесса принятия решений в различных условиях, знание и применение различных методов и моделей принятия решений играет значительную роль в повышении эффективности бизнес-аналитики. В данной работе автором рассмотрены понятия, связанные с принятием решений в условиях неопределённости с применением нечеткого моделирования. Данные ситуации наиболее соответствуют реальности, поэтому тема работы является актуальной. Объектом исследования работы является методология принятия решений в условиях неопределенности на основе аппарата нечеткого моделирования. Предмет исследования – проблематика принятия решения в условиях неопределенности в конкретной организации (на примере работы оффицианта).

---

Реферат по международному праву на заказ - позволит вам не волноваться об учебе. Мы сделаем реферат недорого и качественно в самые кратчайшие сроки!

---

Цель работы: систематизация современных представлений о методологии принятия управленческих решений в условиях неопределенности на основе нечеткого моделирвоания. Для достижения поставленной цели изучены следующие задачи: - рассмотрение вопроса сущности теории нечеткого моделирования (основные понятия, специфика нечеткого моделирования); - изучение примера решения практической задачи с применением нечеткого моделирования. Информационная база – программная среда FuzzyTech. Методы исследования: методы нечеткого моделирования с применением программной среды FuzzyTech. Курсовая работа изложена на 24 страницах, состоит из введения, двух глав, заключения, списка использованных источников и приложения. Практическая значимость работы – обоснование прикладного воплощения теории нечетких множеств в бизнес-информатике.

Принятие решений – это неотъемлемая часть бизнес-деятельности. От того какие решения будут приняты, зависит судьба организации. Одно решение может обернуться крахом, или, наоборот, вывести организацию из глубокого кризиса. Задачи принятия решений в условиях неопределённости характеризуется отсутствием детерминированной (однозначной) связи между допустимыми альтернативами и исходами. Перспективным методом принятия решений в условиях неопределенности является нечеткое моделирование. Введение понятия нечеткой логики навсегда изменило восприятие информационных систем и расширило области их применения. Благодаря особенностям нечеткой логики, учитывающей промежуточные состояния в условиях изменчивости системы, удалось приблизить результаты вычислений к результатам человеческого мышления. Поскольку методы нечеткого моделирования позволяют учитывать неточные данные, неуверенность экспертов и аналитиков, влияние случайных факторов, возможные значения синергетических эффектов и риски, представляет интерес исследование возможности их применения в разработке моделей управления предприятием, в том числе цифровых копий технологических процессов и имитационных моделей. Альтернативой нечеткой логики является формальная логика, в которой не существует проблемы неопределенности: элемент x либо принадлежит, либо не принадлежит соответствующему множеству M. В таком случае характеристическая функция принадлежности элемента указанному множеству может принять два значения: 1 (истина) и 0 (ложь), если принадлежность наличествует или если нет соответственно. В рамках нечеткого множества элемент x принадлежит нечеткому множеству A в известной степени, именно поэтому функция принадлежности элемента множеству может принимать значения в интервале [0,1], то есть, может носить вероятностный характер. Применение нечеткого моделирования особенно эффективно в нечетких системах управления – там, где объект управления достаточно сложен для его точного описания и существует дефицит априорной информации о поведении системы. В общем случае цель управления заключается в том, чтобы на основе анализа текущего состояния объекта управления определить значения управляющих переменных, реализация которых позволяет обеспечить желаемое поведение или состояние объекта управления. Применение нечеткого управления может быть наиболее эффективным в тех случаях, когда отсутствует явная модель процесса и аналитическая модель является слишком сложной для представления (например, системы с несколькими входами и несколькими выходами) или для получения решений в реальном масштабе времени. В рамках настоящей курсовой работы рассмотрена задача оптимизации выбора официантов для ресторана в г. Екатеринбурге, а также назначения KPI-зарплаты уже отобранным официантам. На основе трех входных переменных, оценивающих уровень теоретической, практической и личностной подготовки, составлена нечеткая модель, связывающая эти переменные с уровнем KPI. Эксператми принято, что, если KPI от 0 до 1, то такого кандидата не целесообразно брать на доложность официанта. Если KPI>1, то претендента берут в штат официантов и назначают ему KPI, определенному в соответсвтии с разработанной моделью. Такой подход избавляет от необходимости строгого регрессионного моделирования ситуации, что удешевляет систему принятия решений. По результатам работы предложена модель нечеткого моделирования процесса отбора официанта и формирования его KPI. Курсовая работа имеет практическую значимость, так как в ней решены прикладные задачи развития конкретных ситуаций. Модель рекомендуется для внедрения в новый ресторан класса «люкс» в г. Екатеринбурге. Таким образом, цель работы выполнена. Задачи решены.

I. Монографии, учебники и учебные пособия и статьи в периодических изданиях 1. Аюшеева Н. Н. Нечеткое моделирование автоматизированных систем управления / Н. Н. Аушеева // Образование и наука: сборник статей национальной научно-практической конференции, г. Улан-Удэ. – 2020. – С. 219-228. 2. Баденко В. Л. Анализ экологических рисков в ГИС на основе нечетких множеств / В. Л. Баденко // Информация и космос. – 2013. – № 3-4. – С. 78-84. 3. Вирно П. Грамматика множества: к анализу форм современной жизни. / П. Вирно. – М.: Ад Маргинем Пресс, 2015. – 144 с. 4. Воронин А. В. Классификация геообъектов в геоинформационной системе с использованием метаданных и математического аппарата теории нечетких множеств (нейронных сетей) / А. В. Воронин // Математическое моделирование и информационные технологии в инженерных и бизнес-приложениях: материалы Международной научной конференции. – 2018. – С. 189-195. 5. Голосовский М. С. Алгоритм настройки системы нечёткого логического вывода типа Мамдани / М. С. Голосовский, А. В. Богомолов // ЖУРНАЛ Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Математика. Механика. Физика. – 2018. – Т. 10, № 3. – С. 19-29. 6. Грибов П. И. Методы принятия управленческих решений: Учебно-методическое пособие / П. И. Грибов, Т. А. Тищенко, Н. Ю. Бардина. – М.: МИИР, 2014. – 196 с. 7. Загибин Н. О. Программная реализация нечеткой логики с лингвистическими переменными / Н. О. Загибин // Системный анализ в науке и образовании. – 2021. – № 1. – С. 45-57. 8. Зубова Л. В. Методология принятия предпринимательских решений в условиях неопределенности и конкуренции: автореф. диссерт докт. экономич. наук. – СПБ., 2016. – 46 с. 9. Козлов В. Н. Системный анализ, оптимизация и принятие решений: Учебное пособие / Санкт-Петербургский государственный политехнический университет, 2014. – 172 с. 10. Охрименко О. И. Инструментарий реализации нечётко-множественных моделей / О. И. Охриментко // Заметки ученого. – 2021. – № 6-1. – С. 102-106. 11. Савченко Д. В. Нечеткая логика и нечеткие информационные технологии / Д. В. Савченко, К. М. Резникова, А. А. Смышляева // Журнал «Отходы и ресурсы». – 2021. – Т. 8, № 1. – 10 с. 12. Фам Ван Ты. Применение модели нечеткой логики для системы оценки рисков / Фам Ван Ты // Наука и бизнес: пути развития. – 2021. – № 4(118). – С. 83-86. II. Справочные материалы и Интернет-ресурсы 13. ГОСТ 30389-2013 Услуги общественного питания: предприятия общественного питания. классификация и общие требования. – [Электронный ресурс]. URL: https://docs.cntd.ru/document/1200107325 (дата обращения 03.12.2021). 14. Чоробек кызы Айзат. Разработка веб ориентированной системы на основе нечеткой логики / Чоробек кызы Айзат // Постулат. – 2021. – № 6. – [Электронный ресурс]. URL: http://www.e-postulat.ru/index.php/Postulat/article/ viewFile/3672/3724 (дата обращения 03.12.2021).