Имитационное моделирование задачи нечеткого линейного программирования с $\alpha$ -уровневым методом $\lambda$ -продолжения

В статье описан подход, позволяющий формально описать возникающие неопределенности в задачах линейной оптимизации. Рассмотрен обобщенный параметрический альфа-уровневый метод лямбда-продолжения задачи нечеткого линейного программирования. В модели предложены два способа, учитывающие расширения бинарного нечеткого отношения ("сильное" и "слабое"). После формирования условия с учетом входящих величин в виде нечетких чисел (целевая функция и система ограничений), с помощью симплекс-метода, реализованного в Mathcad, вычисляется оптимальное решение (значение целевой функции) для каждого альфа и лямбда. На его основе построена математическая модель, которая будет учитывать случайные величины альфа и лямбда с равномерным законом распределения. В работе приводится описание имитационного исследования, которое дало набор устойчивых статистик, подтверждающих возможности метода. Используя описанную в этой статью теорию, лицо принимающее решение получает больше информации, показывающей поведение системы при малых изменениях входных параметров, чтобы сделать более обоснованные выводы о выборе финансирования того или иного инвестиционного проекта. Разработанная методика имитационного моделирования оценки нечеткости может применяться и к другим экономическим моделям с соответствующей необходимой модификацией, например для оценки кредитоспособности предприятия.