Kirish magistrlik dissertatsiya mavzusining asoslanishi va uning dolzarbligi

. . .
𝜇(𝑥2, 𝑦𝑚)
𝑋3	𝜇(𝑥3, 𝑦1)	𝜇(𝑥3, 𝑦2)	𝜇(𝑥3, 𝑦3)	. . .	𝜇(𝑥3, 𝑦𝑚)
. . . . . . . . . . .	. . . .. . . . . .	. . . .. . . . . .	. .. . . . . . . .	. . . . . . . . .	. . . . . . . . ..
𝑋𝑛	𝜇(𝑥𝑛, 𝑦1)	𝜇(𝑥𝑛, 𝑦2)	𝜇(𝑥𝑛, 𝑦3)	. . .	𝜇(𝑥𝑛, 𝑦𝑚)

𝑋, 𝑌 va 𝑌, 𝑍 to‘plamlari uchun kompozision noravshan moslik modeli: 𝐺̃ = G̃₁°G̃₂ ko‘rinishida beriladi [25]. Bu yerda G̃1 = (𝑋, 𝑌, 𝐹̃1), ̃G2 = (𝑌, 𝑍, 𝐹̃2) yoki 𝐺̃ = (𝑋, 𝑌, 𝑍 𝐹̃), bu yerda 𝐹̃ – 𝐹̃1 va 𝐹̃2 kompozisiyasi grafigi.
𝐹̃1 uchun satrga 𝑥_𝑖 ∈ 𝑋(𝑖 ∈ 𝐼 = {1, 2, … , 𝑛}) elementlar, ustunga 𝑦_𝑗 ∈ 𝑌(𝑗 ∈ 𝐽 = {1, 2, … , 𝑝}) elementlar joylashtiriladi. Mos holda 𝐹̃2 uchun satrga 𝑦 ∈ 𝑌_𝑗, ustunga 𝑧_𝑘 ∈ 𝑍(𝑘 ∈ 𝐾 = {1, 2, … , 𝑚}) elementlar joylashtiriladi. 𝑥_𝑖 satr va 𝑦_𝑗 ustunga 𝑔_𝑖𝑗 = 𝑢_𝐺(𝑥_𝑖,𝑦_𝑗), shuningdek 𝑦_𝑗 satr va 𝑧_𝑘 ustun kesishmasiga 𝑔_𝑗𝑘 = 𝑢_𝐺(𝑦_𝑗, 𝑧_𝑘) element qo‘yiladi. 𝑢_𝐺 – 𝐺̃1 va 𝐺̃2 noravshan grafiklar tegishli bo‘lgan 𝑋, 𝑌, 𝑍 elementlarning tegishlilik funksiyasi.
2.4-jadvalda tasvirlangan «Vaziyat-Tahdid-Chora» tipidagi NMM parametrlarining fizik ma’nosi quyidagicha:
𝑉 = {𝑣₁, 𝑣₂, … 𝑣_𝑚} – axborot resurslarining barcha bo‘lishi mumkin bo‘lgan holatlarini o‘z ichiga oluvchi vaziyatlar to‘plami;
𝑇 = {𝑡₁, 𝑡₂, … 𝑡_𝑛} – axborot resurslari uchun barcha bo‘lishi mumkin bo‘lgan tahdidlar to‘plami;
𝐶 = {𝑐₁, 𝑐₂, … 𝑐_𝑙} – tahdidlarni bartaraf etish choralari to‘plami. Vaziyatlar to‘plami amaliyotda AXni ta’minlash jarayonida yuzaga kelgan aniq holatlar asosida shakllantiriladi. Tahdidlar va himoya choralari to‘plami sifatida esa umumqabul qilingan tahdidlar va himoya choralarining bazalari hamda Davlat standartlardan [16] foydalanish mumkin. 3 va 4-ilovalarda asosiy tahdidlar hamda himoya choralari ro‘yxati berilgan.
Amaliyotda 𝑅, 𝑇 va 𝐶 to‘plamlar o‘rtasidagi moslikni aniqlash nisbatan murakkab masala hisoblanib, ularni mavjud determinanlashgan usullar bilan yechish ijobiy natija bermaydi [86, 55; 240-b.]. Shuning uchun ham bir nechta asoslar borki, ushbu masalani yechishda noravshan to‘plamlar nazariyasi usullarini qo‘llash ehtiyojini tug‘dirdi.
Birinchidan, axborot muhitining o‘zgarib turuvchi sharoitida axborot manbaini baholash uchun real kattalikning istalgan aniqligida o‘lchashning mumkin emasligi. Masalan, ayni vaqtda ilmiy axborotlarning qiymatini baholash juda qiyin. U murojaatlar va shu sohadagi ilm-fanning rivojlanish darajasiga bog‘liq holda o‘zgarib turadi.
Ikkinchidan, ko‘plab ob’yektlar va vaziyatlarni to‘liq va aniq tavsiflashning mumkin emasligi. Axborotni himoyalash bo‘yicha qaror qabul qilish uchun ma’lum darajadagi formallashtirish va sonli baholarning (taxminiy bo‘lsa ham, ammo ilmiy asoslangan) mavjudligi talab etiladi; Uchinchidan, model o‘lchamining yetarli darajada katta emasligi axborot muhiti ob’yektlarining barcha muhim xususiyatlarini aks ettirishga imkon bermaydi. Ilmiy axborotlarni baholash parametrlari va axborot muhitining turli vaziyatlarini ifodalovchi ko‘rsatkichlarining barchasi ham son jihatdan baholash va qat’iy formallashtirishga tushmaydi. Ekspertlarning oldingi tajribalarini hisobga olib, intuitiv ravishda baholash talab etiladi. To‘rtinchidan, axborot muhitining intuitiv ravishda baholash uchun talab etiladigan bir qancha xususiyatlarining kuzatilmasligi.
Shuning uchun ham KAKTda AXB masalasini yechish bilan bog‘liq usullarni rivojlantirishda, resurslarni himoya qilish bo‘yicha qaror qabul qilish uchun boshlang‘ich axborotlarning noaniqligi sharoitida noravshan mantiq apparatini qo‘llash zaruriyati paydo bo‘ladi. Ushbu sinfdagi masalalarni yechishda noravshan to‘plamlar nazariyasi usullarini qo‘llash AX sohasidagi ekspert-mutaxassislar tomonidan sust shakllangan, murakkab masalalarni yechish uchun to‘plangan qimmatli tajribalaridan foydalanish mumkinligi bilan izohlanadi. NMMning graf ko‘rinishi yo‘naltirilgan graf bo‘ladi. Har bir qobiq (𝑥_𝑖, 𝑦_𝑗) tegishlilik funksiyasining qiymati bilan beriladi (2.6-rasm).
NMM biyektiv yoki in’yektiv bo‘lmaganligini uchun noravshan syur’yektiv moslikdan foydalanamiz. Syur’yektiv moslik 𝑉 → 𝑇 (𝑇 → 𝐶) ko‘rinishida bo‘lib, u bir yoki bir nechta 𝑣_𝑗 ∈ 𝑉 elementdan tashkil topgan har bir 𝑡_𝑖 ∈ 𝑇 elementni to‘liq akslantiradi. Bunda noravshan mulohazalar tizimi quyidagi ko‘rinishda bo‘ladi:
2.4-jadval.
«Vaziyat-Tahdid-Chora» tipidagi noravshan moslik modeli