ТЕХНОЛОГИЯЛЫҚ ЖҮЙЕЛЕРДІҢ ЖҰМЫС РЕЖИМДЕРІН ЖӘНЕ ОЛАРДЫ ШЕШУ ӘДІСТЕРІН БАСҚАРУҒА АРНАЛҒАН АНЫҚ ЕМЕС ШЕШІМДЕР ҚАБЫЛДАУ МӘСЕЛЕЛЕРІ

Айқын емес технологиялық объектілерді басқару үшін шешім қабылдау міндеттерін қою рәсімделді және алынды және оларды шешу әдістері ұсынылды. Зерттеу объектісі" ыстық " магистральдық мұнай құбырын жылыту пункттері болып табылады. Мұндай нысандар көбінесе көп критерийлікпен сипатталатындықтан және көбінесе айқын емес бастапқы ақпарат жағдайында жұмыс істейтіндіктен, тапсырмалар айқын емес ортада көп критерийлік шешім қабылдау есептері ретінде ресімделеді. Оңтайлылықтың әртүрлі принциптерін өзгерту негізінде шешілетін есептердің Жаңа математикалық тұжырымдары алынды және оларды шешудің интерактивті эвристикалық алгоритмдері жасалды. Айқын емес есептерді шешудің белгілі әдістерінен формальды айқын емес есептерді шешудің ұсынылған тәсілдерінің жаңалығы мынада: міндеттер оларды эквивалентті детерминирленген нұсқаларға айналдырмай қойылады және шешіледі, бұл бастапқы айқын емес ақпараттың жоғалуын азайтпайды және барабар және тиімді шешімдер алуға мүмкіндік береді. Атырау пунктіндегі өзен-Самара мұнай құбырын жылыту станциясының тиімді жұмыс режимін таңдау мәселесін шешу кезінде әзірленген алгоритмдердің бірін іске асыру арқылы шешім қабылдау міндеттерін шешуге ұсынылған тәсілді практикалық қолдану мысалы келтірілген.

1. Dubois D. The role of fuzzy sets indecision sciences: Old techniques and new directions / D. Dubois // Fuzzy Sets and Systems. – 2011. – Vol. 184. Р. 3-28.

2. Orazbayev B.B. Development of mathematical models and modeling of chemical engineering systems under uncertainty / B.B. Orazbayev, K.N. Orazbayeva, B.T. Utenova // Theoretical Foundations of Chemical Engineering. – 2014. – № 48(2), Р. 138-148. https://doi.org/10.1134/S0040579514020092.

3. Methods of model synthesis and multicriteria optimization of chemical-engineering systems in the fuzzy environment / B. Orazbayev, B. Assanova, M. Bakiyev et al // Journal of Theoretical and Applied Information Technology. – 2020. № 98(06). Р. 1021-1036. https://www.scopus.com/record/display.uri?eid=2-s2.0-85083790104&origin=resultslist&sort=plf-f.

4. Emelyanov S.V. Mnogokriterial'nye metody prinyatiya reshenij / S.V. Emelyanov, O.I. Larichev. – Moskva: Znanie, 1986. – 57 s.

5. The System of Models and Optimization of Operating Modes of a Catalytic Reforming Unit Using Initial Fuzzy Information / B. Orazbayev, A. Zhumadillayeva, K. Orazbayeva // Energies. – 2022. – № 15(4). – Р. 1-26. https://doi.org/10.3390/en15041573.

6. Methods for Modeling and Op-timizing the Delayed Coking Process in a Fuzzy Environment / B. Orazbayev, E. Dyussembina, G. Uskenbayeva et al // Processes/ – 2023/ № 11. Р. 450. https://doi.org/10.3390/pr11020450.

7. Zaichenko YU.P. Issledovanie operatsii: Nechet. optimizatsiya: ucheb. posobie dlya vuzov po spets. «Avtomatizir. sistemy obrab. inform. i upravleniYA» i «Prikl. MatematikA» / YU.P. Zaichenko. – Kiev: Vyssh. shk., 1991. – 191 s.

8. Michaël Rademaker Aggregation of monotone reciprocal relations with application to group decision making / Michaël Rademaker, Bernard De Baets. // Fuzzy Sets and Systems. 2011. – Vol. 184. – Р. 29-51.

9. Development of mathematical models of R-1 reactor hydrotreatment unit using available information of various types / B.B. Orazbayev, Ye.A. Ospanov, K.N. Orazbayeva et al // Journal of Physics: Conference Series. – 2019. – № 1399(45) Р. 156053. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1399/4/044024

10. Didier J. Dubois Fuzzy Sets and Systems: Theory and Applications: Acad. Press. N-York, 1980. – 393 s.

11. Rykov A.S. Sistemnyj analiz: Metody mnogokriterial'nogo vybora i nechetkoj optimizacii / A.S. Rykov, B.B. Orazbaev. – M.: Metallurg, 1996. – 117 s.

12. Control of Fuzzy Technological Objects Based on Mathematical Model / B. Orazbayev, Y. Ospanov, K. et al // 16-th International Conference on Control, Automation and Systems (ICCAS 2016) Oct 18-19, 2016, in HICO, Gyengju, Korea. – P. 1487-1493.

13. Mathematical modeling and decision-making on controlling modes of technological objects in the fuzzy environment / Y.A. Ospanov, B.B. Orazbayev, K.N. Orazbayeva et al // Proceedings of the Words Congress on intelligent Control and Automation (WCICA). Guilin, China. IEEE Catalog Number: CFP16496-ART. 2016. – Р. 103-109. https://doi.org/10.1109/WCICA.2016.7578783.

14. Mizumoto M. Comparison of fuzzy reasoning methods / M. Mizumoto, H.J. Zimmermann // Fussy Sets and Systems. – 1982. – Vol. 8, № 3. – Р. 253-283.

15. Ghodousian A. Linear optimization with an arbitrary fuzzy relational inequality / A. Ghodousian, E. Khorram // Fuzzy Sets and Systems. – 2012. – Vol. 206. Р. 89-102.

16. Dubey D. Fuzzy linear programming under interval uncertainty based on IFS representation / D. Dubey, S. Chandra, A. Mehra // Fuzzy Sets and Systems. 2012. – Vol. 188. – Р. 68-87.

17. Hydrotreating unit models based on statistical and fuzzy information / Tanirbergenova A., Orazbayev B., Ospanov Ye. et al // Periodicals of Engineering and Natural Sciences. – 2021. – № 9(4). Р. 242-258. https://doi.org/10.21533/pen.v9i4.2307.

18. Methods for Developing Models in a Fuzzy Environment of Reactor and Hydrotreating Furnace of a Catalytic Reforming Unit / Orazbayev B., Zhumadillayeva A., Orazbayeva K. et al // Applied Sciences. –2021. № 11(18). Р. 1-22. https://doi.org/10.3390/app11188317.

19. Development of mathematical models and optimization of operation modes of the oil heating station of main oil pipelines under conditions of fuzzy initial information / Orazbayev B., Moldasheva Zh., Orazbayeva K. et al // Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. 2021. – № 2(114). Р. 147-162. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.244949.