ОБРАЗОВАНИЕ НАУКА И ИННОВАЦИОННЫЕ ИДЕИ В МИРЕ
https://scientific-jl.org/obr
Выпуск журнала №-71
Часть–5_ июня–2025
351
2181-
3187
AQLLI MUHITDA BOSHQARUV QARORLARINI QABUL QILISH
USULLARI TAHLILI
G‘ayratov Z.K.,
Xidirov A.M.,
Xadjayev M.S.,
Xiyasova S.R.
Muhammad al-Xorazmiy nomidagi Toshkent
Axborot texnologiyalari Universiteti Samarqand
filiali, O‘zbekiston, Samarqand.
Annotatsiya. Ushbu maqolada aqlli muhit (smart environment) tizimlarida
boshqaruv qarorlarini qabul qilish usullari tahlil qilinadi. IoT (Internet of Things),
sun’iy intellekt (AI) va sensor texnologiyalar asosida shakllanayotgan aqlli tizimlarda
qaror qabul qilish real vaqt rejimida, yuqori aniqlik bilan va moslashuvchan
algoritmlar yordamida amalga oshirilishi kerak. Maqolada ko‘p mezonli qaror qabul
qilish (MCDA), ekspert tizimlari, mashinali o‘rganish asosidagi yondashuvlar,
shuningdek, agentga asoslangan modellar ko‘rib chiqiladi. Har bir uslubning
afzalliklari, kamchiliklari va qo‘llash doiralari tahlil qilinadi. Tadqiqot natijalari aqlli
shaharlar, sog‘liqni saqlash, transport va atrof-muhit monitoring tizimlarida samarali
boshqaruvni ta’minlashga xizmat qiladi.
Kalit so‘zlar: Aqlli muhit, boshqaruv qarorlari, sun’iy intellekt, ko‘p mezonli
qaror qabul qilish, IoT, MCDA, agentga asoslangan model
Kirish.
Zamonaviy jamiyatda axborot texnologiyalarining jadal rivojlanishi inson
hayoti va faoliyatining barcha jabhalariga ta’sir ko‘rsatmoqda. Shu bilan birga,
zamonaviy texnologiyalar asosida shakllanayotgan aqlli muhit tushunchasi ijtimoiy,
iqtisodiy, ekologik va texnologik tizimlarni samarali boshqarishda muhim rol o‘ynay
boshladi. Aqlli muhit deganda, atrofdagi jismoniy va raqamli ob’ektlar o‘zaro
bog‘langan, real vaqt rejimida ma’lumot yig‘ish, uzatish, qayta ishlash va tahlil qilish
ОБРАЗОВАНИЕ НАУКА И ИННОВАЦИОННЫЕ ИДЕИ В МИРЕ
https://scientific-jl.org/obr
Выпуск журнала №-71
Часть–5_ июня–2025
352
2181-
3187
imkoniyatiga ega bo‘lgan kompleks tizimlar tushuniladi. Bunday muhitda turli xil
texnologiyalar — IoT, bulutli hisoblash, sun’iy intellekt, katta hajmdagi ma’lumotlar
(big data) va sensor tarmoqlari integratsiyalashgan holda ishlaydi. Bu esa, o‘z
navbatida, avtomatlashtirilgan va samarali boshqaruv qarorlarini qabul qilish zaruratini
yuzaga keltiradi. Boshqaruv qarorlarini qabul qilish jarayoni inson omilini kamaytirish,
reaktsiya vaqtini qisqartirish va muammolarga tezkor yechim topishga qaratilgan
yondashuvlarni ishlab chiqishni talab qiladi. Mazkur maqolada aqlli muhitda
boshqaruv qarorlarini qabul qilishning zamonaviy usullari, ularning tahlili va amaliy
ahamiyati ko‘rib chiqiladi.
Boshqaruv qarorlarini qabul qilish jarayoni har qanday murakkab tizim uchun
strategik ahamiyat kasb etadi. Aqlli muhitda bu jarayon yanada murakkab tus oladi,
chunki axborot manbalari ko‘p, parametrlar o‘zgaruvchan, ma’lumotlar oqimi esa
uzluksiz bo‘ladi. Bunday sharoitda klassik qaror qabul qilish modellari samarasiz
bo‘lib qoladi va yangicha, moslashuvchan yondashuvlar talab etiladi. Aqlli
muhitlarning o‘ziga xos xususiyati — bu tizim ichidagi elementlarning o‘zaro
bog‘liqligi va mustaqil harakat qila olishidir. Har bir element yoki qurilma nafaqat
ma’lumot to‘playdi, balki vaziyatga qarab muayyan qarorlarni ham mustaqil ravishda
qabul qiladi. Bu esa, markazlashmagan boshqaruv va taqsimlangan intellektual tizimlar
kontseptsiyalarini ilgari suradi.
Asosiy qism.
Qaror qabul qilishning usullari xilma-xildir. Ular orasida ko‘p
mezonli qaror qabul qilish (MCDA), ekspert tizimlari, mashinali o‘rganish asosidagi
algoritmlar, agentga asoslangan yondashuvlar va gibrid tizimlar eng ko‘p uchraydi.
Ko‘p mezonli qaror qabul qilish usullari odatda turli alternativalar orasidan eng
maqbulini tanlashga xizmat qiladi. Bu usullar asosan sanoat, ekologiya, energetika va
boshqa real tizimlar boshqaruvida qo‘llaniladi. Ekspert tizimlar esa inson bilimini
formal qoidalar shaklida aks ettirgan holda ishlaydi. Bunday tizimlar aniq vaziyatlar
uchun samarali bo‘lsa-da, moslashuvchanlik darajasi past bo‘ladi. Shu sababli, sun’iy
intellekt va mashinali o‘rganish yondashuvlari keyingi yillarda boshqaruv qarorlarini
qabul qilishda eng istiqbolli yo‘nalish sifatida qaralmoqda. Mashinali o‘rganish
ОБРАЗОВАНИЕ НАУКА И ИННОВАЦИОННЫЕ ИДЕИ В МИРЕ
https://scientific-jl.org/obr
Выпуск журнала №-71
Часть–5_ июня–2025
353
2181-
3187
algoritmlari katta hajmdagi ma’lumotlardan mustaqil tahlil chiqarib, yangi holatlarda
qarorlarni o‘z vaqtida va aniqlik bilan qabul qilish imkonini beradi. Agentga
asoslangan modellar esa ko‘p komponentli, taqsimlangan va o‘zaro ta’sirda bo‘luvchi
tizimlar uchun mos bo‘lib, har bir agent o‘zining intellektual xatti-harakati orqali
umumiy tizim samaradorligini oshirishga xizmat qiladi.
1-rasm. Aqlli shaharlarda barqarorlik strategiyalari
Aqlli muhitlarda qaror qabul qilish faqat texnik vazifa emas, balki murakkab
tizimlarni kompleks boshqarish masalasidir. Bunday tizimlarda mavjud bo‘lgan
ma’lumotlar turli shakl va strukturalarda bo‘ladi: sensorlar orqali olingan fizik
ma’lumotlar, foydalanuvchi faoliyati haqida to‘plangan raqamli izlar, ijtimoiy
tarmoqlar yoki boshqa tashqi manbalardan kelgan noaniq axborotlar. Bunday turli
manbalardan olingan ma’lumotlarni birlashtirish va tahlil qilish esa an’anaviy statistik
yondashuvlardan tashqariga chiqadi va intellektual axborot tizimlariga ehtiyojni
oshiradi. Shu bilan birga, qaror qabul qilish jarayonida vaqt omili ham muhim rol
ОБРАЗОВАНИЕ НАУКА И ИННОВАЦИОННЫЕ ИДЕИ В МИРЕ
https://scientific-jl.org/obr
Выпуск журнала №-71
Часть–5_ июня–2025
354
2181-
3187
o‘ynaydi. Real vaqt rejimida ishlovchi tizimlar kechikishlarga yo‘l qo‘ymasligi kerak.
Bu esa optimallashtirilgan algoritmlar, samarali tarmoqlar va quvvatli hisoblash
resurslarini talab qiladi.
Bugungi kunda aqlli muhitlar nafaqat texnologik rivojlanish natijasi, balki
iqtisodiy va ijtimoiy barqarorlikning asosiy omillaridan biri sifatida qaralmoqda. Aqlli
shaharlar, aqlli uylar, aqlli transport va aqlli sog‘liqni saqlash tizimlari bularning
yaqqol misolidir. Har bir sohada qaror qabul qilishning o‘ziga xos talablari mavjud.
Masalan, aqlli transport tizimida yo‘lovchilar oqimini boshqarish, tirbandliklarni
kamaytirish yoki avariyaviy holatlarning oldini olish bo‘yicha tezkor va aniq qarorlar
zarur bo‘lsa, sog‘liqni saqlash tizimida tashxis qo‘yish va davolash strategiyalarini
belgilashda sun’iy intellekt yordamida yakka bemorga mos qarorlarni ishlab chiqish
zarur. Atrof-muhit monitoring tizimlarida esa havo ifloslanishi, suv sifati, yer
resurslarining holatini baholash va ularning asosida ekologik qarorlar qabul qilish
dolzarb masalalardan hisoblanadi. Barcha ushbu tizimlarda boshqaruv qarorlarini
qabul qilish algoritmlarining aniqligi, ishonchliligi va real vaqtga moslasha olish
qobiliyati eng muhim mezon sifatida belgilanadi.
Shuningdek, axborot xavfsizligi, maxfiylik va foydalanuvchi shaxsiy hayotini
himoya qilish masalalari ham qaror qabul qilish jarayonining ajralmas qismi
hisoblanadi. Aqlli muhitlarda qarorlar nafaqat texnik samara, balki axloqiy va huquqiy
me’yorlarga mos bo‘lishi kerak. Ayniqsa, inson hayoti va salomatligiga bog‘liq
qarorlar misolida bu masalalar dolzarblik kasb etadi. Shu sababli, ko‘p hollarda qaror
qabul qilish tizimlari sun’iy intellektga asoslangan bo‘lsa-da, inson nazorati yoki “in-
the-loop” yondashuv qo‘llaniladi. Bu esa tizimlarni yanada ishonchli va barqaror qilish
imkonini beradi.
Yuqoridagi holatlar shuni ko‘rsatadiki, aqlli muhitda boshqaruv qarorlarini qabul
qilish masalasi kompleks, ko‘p bosqichli va ko‘p mezonli muammo bo‘lib, u alohida
e’tibor va ilmiy yondashuvni talab etadi. Ushbu maqolada bu masala turli
metodologiyalar, algoritmik yechimlar, real tizimdagi tatbiq etish tajribalari asosida
tahlil qilinadi hamda istiqbolli yondashuvlar tavsiya qilinadi.
ОБРАЗОВАНИЕ НАУКА И ИННОВАЦИОННЫЕ ИДЕИ В МИРЕ
https://scientific-jl.org/obr
Выпуск журнала №-71
Часть–5_ июня–2025
355
2181-
3187
Aqlli muhit va uning komponentlari.
Aqlli muhit tushunchasi zamonaviy
raqamli dunyoda jadal rivojlanayotgan va turli sohalarda keng qo‘llanilayotgan
kontseptsiya bo‘lib, u turli axborot texnologiyalari asosida ishlovchi jismoniy va
virtual obyektlarning o‘zaro integratsiyasi natijasida yuzaga keladi. Aqlli muhit — bu
atrofdagi muhitdagi o‘zgarishlarni real vaqt rejimida kuzatish, tahlil qilish va ularga
avtomatik yoki yarim avtomatik tarzda javob berish imkoniyatiga ega bo‘lgan tizimdir.
Bunday muhitlar foydalanuvchi ehtiyojlarini oldindan aniqlash, xatti-harakatini
prognoz qilish, xavfsizlikni ta’minlash, resurslardan samarali foydalanish va ekologik
barqarorlikni qo‘llab-quvvatlash kabi vazifalarni bajarishga mo‘ljallangan. Aqlli
muhitlar inson aralashuvi kam bo‘lgan, mustaqil fikrlash va qaror qabul qilish
qobiliyatiga ega bo‘lgan tizimlar sifatida tavsiflanadi. Bu tizimlar bir necha asosiy
komponentlar asosida ishlaydi va har bir komponent umumiy intellektual muhitni
shakllantirishda muhim rol o‘ynaydi.
Aqlli muhitning eng muhim komponentlaridan biri bu sensorlar hisoblanadi.
Sensorlar atrof-muhit parametrlarini (harorat, namlik, yorug‘lik, harakat, tovush,
bosim, gaz tarkibi va boshqalar) aniqlash uchun ishlatiladi. Ular kichik o‘lchamli, past
quvvat sarflovchi va ko‘pincha simsiz aloqa orqali ishlovchi qurilmalar bo‘lib, fizik
holatlarni raqamli axborotga aylantirib, keyingi bosqichlar uchun uzatadi. Sensorlar
har qanday aqlli muhitning “ko‘zlari” va “quloqlari” hisoblanadi. Ular yig‘gan
ma’lumotlar markaziy yoki taqsimlangan hisoblash bloklariga uzatiladi, bu yerda u
ma’lumotlar analiz qilinadi. Sensor tarmoqlari bir necha yuzlab yoki minglab
sensorlardan tashkil topgan bo‘lib, ular o‘zaro sinxron ishlash orqali kompleks muhit
haqida to‘liq tasavvur hosil qilish imkonini beradi.
ОБРАЗОВАНИЕ НАУКА И ИННОВАЦИОННЫЕ ИДЕИ В МИРЕ
https://scientific-jl.org/obr
Выпуск журнала №-71
Часть–5_ июня–2025
356
2181-
3187
2-rasm. Aqlli qaror qabul qilish arxitekturasi
Ikkinchi asosiy komponent bu IoT qurilmalaridir. Internet of Things texnologiyasi
orqali barcha obyektlar internetga ulangan bo‘lib, bir-biri bilan real vaqt rejimida
ma’lumot almashadi. IoT qurilmalar har qanday jismoniy obyektni raqamli tizimga
ulash imkonini beradi. Masalan, aqlli uydagi termostatlar, chiroqlar, maishiy texnika,
xavfsizlik kamerasi va hatto muzlatgich ham IoT qurilmasi bo‘lishi mumkin. Bunday
qurilmalar foydalanuvchining xatti-harakatiga moslashib, muayyan sharoitlarda
mustaqil qarorlar chiqaradi. IoT qurilmalari orqali shakllangan tarmoq — bu aqlli
muhitning “asab tizimi”dir. Bu tizim orqali har bir qurilma kerakli axborotni kerakli
joyga uzatadi va global boshqaruv tizimining ajralmas qismiga aylanadi.
Keyingi muhim komponent bu aloqa va ma’lumot uzatish tizimidir. Har qanday
aqlli muhit samarali ishlashi uchun ishonchli, yuqori tezlikdagi va xavfsiz ma’lumot
uzatish kanallari bo‘lishi zarur. Bunda simsiz texnologiyalar — Wi-Fi, Zigbee,
Bluetooth Low Energy (BLE), LoRaWAN, 5G, NB-IoT kabi texnologiyalar muhim
rol o‘ynaydi. Ma’lumotlar uzluksiz va kechikishsiz uzatilishi kerak, ayniqsa real vaqt
rejimida ishlovchi tizimlarda bu juda muhimdir. Bunday tizimlarda markazlashgan
yoki bulutli arxitekturadan tashqari, chekka hisoblash (edge computing) va tumanli
hisoblash (fog computing) texnologiyalari ham keng qo‘llaniladi. Bular yordamida
ОБРАЗОВАНИЕ НАУКА И ИННОВАЦИОННЫЕ ИДЕИ В МИРЕ
https://scientific-jl.org/obr
Выпуск журнала №-71
Часть–5_ июня–2025
357
2181-
3187
ma’lumotlar tarmoqqa yuborilmasdan avval lokal darajada qayta ishlanadi, bu esa
tarmoqdagi yuklamani kamaytiradi va kechikish vaqtini qisqartiradi.
Aqlli muhitlarning navbatdagi muhim komponenti bu ma’lumotlarni qayta ishlash
va boshqarish tizimidir. Yig‘ilgan katta hajmdagi ma’lumotlar sun’iy intellekt
algoritmlari, mashinali o‘rganish modellari va statistik yondashuvlar yordamida tahlil
qilinadi. Ma’lumotlar faqat yig‘ilibgina qolmasdan, ular asosida foydalanuvchi uchun
mos xizmatlar taklif qilinadi, resurslar optimal taqsimlanadi, potentsial xavf va
nosozliklar oldindan aniqlanadi. Aqlli muhitlarda ishlatiladigan hisoblash tizimlari
turli omillarni hisobga olib prognozlar yaratadi, rejimlarni o‘zgartiradi va zaruriyat
tug‘ilganda boshqaruv signallarini chiqaradi. Bu komponent, ya’ni “aqlli boshqaruv
yadro”si, butun tizim samaradorligini belgilab beradi.
Shuningdek, foydalanuvchi interfeysi komponenti ham aqlli muhitda muhim
ahamiyat kasb etadi. Har qanday aqlli tizim foydalanuvchi bilan o‘zaro muloqotda
bo‘lishi, qulay va tushunarli boshqaruv imkoniyatini taqdim qilishi lozim. Bu
interaktiv interfeyslar mobil ilovalar, veb-platformalar, ovozli buyruqlar, jismoniy
tugmalar yoki avtomatik sozlamalar ko‘rinishida bo‘lishi mumkin. Interfeyslar orqali
foydalanuvchi tizim holatini kuzatishi, sozlamalarni o‘zgartirishi yoki shunchaki
axborot olishi mumkin. Ayniqsa, inkluziv dizayn tamoyillariga asoslangan interfeyslar
nafaqat oddiy foydalanuvchilar, balki imkoniyati cheklangan shaxslar uchun ham
ochiq bo‘lishi kerak.
Yana bir asosiy komponent bu xavfsizlik va maxfiylikni ta’minlovchi tizimlardir.
Aqlli muhitlarda yuzlab, hatto minglab qurilmalar mavjud bo‘lishi mumkin va ularning
har biri axborot almashadi. Bu esa tizimni kiberxavf-xatarlarga nisbatan zaif qiladi.
Shu bois har bir komponent darajasida autentifikatsiya, ruxsat nazorati, ma’lumotlarni
shifrlash, xavfsiz protokollar va xavfli xatti-harakatlarni aniqlash mexanizmlari
bo‘lishi zarur. Bundan tashqari, foydalanuvchining shaxsiy ma’lumotlari bilan
ishlashda maxfiylik tamoyillariga rioya qilish, ularni noqonuniy foydalanishdan
himoya qilish ham aqlli muhitning ajralmas talabi hisoblanadi.
ОБРАЗОВАНИЕ НАУКА И ИННОВАЦИОННЫЕ ИДЕИ В МИРЕ
https://scientific-jl.org/obr
Выпуск журнала №-71
Часть–5_ июня–2025
358
2181-
3187
Natijada, aqlli muhitni tashkil etuvchi komponentlar bir-biri bilan uzviy bog‘liq
holda ishlaydi va ular o‘rtasidagi muvofiqlik umumiy tizim samaradorligini belgilaydi.
Sensorlar muhit haqidagi axborotni yig‘adi, IoT qurilmalari bu axborotni markazga
uzatadi, aloqa tizimi uni kechikishsiz va ishonchli yetkazadi, sun’iy intellektga
asoslangan boshqaruv moduli ma’lumotlarni qayta ishlaydi va kerakli javobni
shakllantiradi, foydalanuvchi interfeysi esa bu javobni inson uchun tushunarli
ko‘rinishda taqdim etadi, xavfsizlik komponenti esa butun jarayonni himoya qiladi.
Har bir komponent mukammallik bilan ishlamaguncha, aqlli muhit to‘liq ishlamaydi.
Shu bois bugungi kunda tadqiqotlar aynan shu komponentlararo o‘zaro ta’sirni
kuchaytirish, energiya samaradorligini oshirish, masofadan boshqarish imkoniyatlarini
kengaytirish va tizimning adaptivlik darajasini oshirishga qaratilmoqda. Aqlli muhit
nafaqat texnologik yutuqlarning jamlanmasi, balki u inson va texnologiya o‘rtasidagi
tabiiy integratsiyani ifodalovchi konsepsiyadir. Shu sababli uning har bir komponenti
funksional, xavfsiz va foydalanuvchi uchun qulay bo‘lishi kerak.
Aqlli muhitda qaror qabul qilish usullari tahlili.
Aqlli muhitda qaror qabul
qilish jarayoni – bu turli axborot manbalaridan kelayotgan ma’lumotlarni tahlil qilish,
vaziyatga mos strategiyalarni shakllantirish va foydalanuvchining ehtiyojlarini
maksimal darajada qondiradigan yechimlarni tanlashdan iborat murakkab tizimli
jarayondir. Ushbu jarayon sun’iy intellekt, mashinali o‘rganish, ekspert tizimlari, real
vaqtli monitoring va bashoratlash algoritmlari kabi zamonaviy texnologiyalarga
asoslanadi. Aqlli muhitlar o‘z holatiga mos ravishda o‘zini optimallashtirishga qodir
bo‘lib, ular turli sharoitlarda turli qarorlar chiqaradi. Qaror qabul qilish mexanizmi
foydalanuvchining harakatlariga, atrof-muhitdagi o‘zgarishlarga va tizimning o‘z
holatiga qarab harakatlanadi. Bu esa doimiy o‘zgaruvchan va dinamik muhitda yuqori
darajadagi moslashuvchanlikni talab qiladi.
Qaror qabul qilishning asosiy bosqichi ma’lumot yig‘ish va dastlabki tahlil
bosqichidir. Aqlli muhitda joylashgan sensorlar va IoT qurilmalari tomonidan
yig‘ilgan ma’lumotlar harorat, harakat, yorug‘lik darajasi, tovush darajasi, havo
ifloslanishi yoki foydalanuvchi holati kabi omillarni o‘z ichiga oladi. Ushbu
ОБРАЗОВАНИЕ НАУКА И ИННОВАЦИОННЫЕ ИДЕИ В МИРЕ
https://scientific-jl.org/obr
Выпуск журнала №-71
Часть–5_ июня–2025
359
2181-
3187
ma’lumotlar real vaqt rejimida yig‘iladi va markaziy tizimga uzatiladi. Keyinchalik
ushbu xom ma’lumotlar filtrlanadi, normalizatsiyalanadi va qayta ishlanadi. Bu
bosqichda statistik usullar, signalni qayta ishlash algoritmlari va tahliliy metodlar
ishlatiladi. Qayta ishlangan ma’lumotlar asosida tizim vaziyatni aniqlaydi va uni mos
ravishda klassifikatsiya qiladi. Masalan, biror foydalanuvchi xonaga kirganda harorat
past bo‘lsa, yorug‘lik yetarli bo‘lmasa, tizim bu holatni “kishi xonada” va “sharoit
noqulay” deb belgilashi mumkin.
Shundan so‘ng qaror qabul qilish mexanizmi ishga tushadi. Ushbu bosqichda
tizim turli ssenariylar asosida muqobil yechimlarni ishlab chiqadi. Bu yerda ekspert
tizimlari, sun’iy neyron tarmoqlar, qoidaga asoslangan tizimlar yoki bayes tarmoqlari
kabi metodlar qo‘llaniladi. Misol uchun, agar foydalanuvchi har doim soat 19:00 da
uyni isitishni yoqsa, tizim bu odatni o‘rganib, kelgusi kunlarda u hali uyga kelmasdan
isitishni avtomatik yoqadi. Bu qarorlar foydalanuvchining xatti-harakatlariga
asoslangan bashoratlar orqali shakllanadi. Mashinali o‘rganish modellarining roli
aynan mana shu bosqichda yaqqol ko‘rinadi. Model o‘tmishda yig‘ilgan ma’lumotlar
asosida kelajakdagi ehtimoliy holatlarni bashorat qiladi va eng maqbul variantni
tanlaydi.
Qaror qabul qilishda yana bir muhim jihat bu ko‘p mezonli analizni amalga
oshirishdir. Ko‘pincha birgina parametrga asoslangan qarorlar to‘liq va samarali
bo‘lmaydi. Masalan, isitish tizimini boshqarishda nafaqat harorat, balki tashqi ob-havo,
foydalanuvchining mavjudligi, elektr energiyasining narxi va boshqalar hisobga
olinadi. Ko‘p mezonli optimallashtirish usullari orqali har bir parametrning o‘ziga xos
og‘irligi aniqlanadi va bu og‘irliklar asosida final qaror chiqariladi. AHP (Analitik
ierarxiya jarayoni), TOPSIS, Fuzzy Logic va boshqa ko‘p mezonli qaror qabul qilish
usullari bu borada samarali yechim bo‘la oladi. Fuzzy tizimlar yordamida noaniq yoki
to‘liq aniqlanmagan ma’lumotlar asosida ham qaror chiqarish imkoniyati mavjud
bo‘lib, bu ayniqsa inson omili ishtirok etayotgan muhitlarda muhim ahamiyat kasb
etadi.
ОБРАЗОВАНИЕ НАУКА И ИННОВАЦИОННЫЕ ИДЕИ В МИРЕ
https://scientific-jl.org/obr
Выпуск журнала №-71
Часть–5_ июня–2025
360
2181-
3187
Qaror qabul qilish jarayonining yana bir tarkibiy qismi bu kontekstga asoslangan
qaror chiqarishdir. Har bir holat uchun qarorlar bir xilda bo‘lishi shart emas. Masalan,
foydalanuvchi ishxonada bo‘lsa, uydagi aqlli tizim energiyani tejash rejimiga o‘tadi;
foydalanuvchi uyga yaqinlashsa, tizim avvalgi harorat holatini tiklaydi. Kontekstual
ma’lumotlar – bu foydalanuvchining joylashuvi, vaqt, hafta kuni, xatti-harakatlar
tarixiyasi kabi elementlarni o‘z ichiga oladi. Ushbu ma’lumotlar asosida tizim har bir
holatda muayyan kontekstga mos qaror chiqaradi. Bu esa tizimning sezuvchanligi va
foydalanuvchi ehtiyojlariga moslasha olish darajasini oshiradi.
Bundan tashqari, aqlli muhitlarda taqsimlangan qaror qabul qilish mexanizmlari
ham mavjud. Bunda har bir kichik tizim yoki qurilma mustaqil qaror qabul qilish
imkoniyatiga ega bo‘ladi, lekin umumiy tizim bilan sinxron ishlaydi. Bu yondashuv
butun tizimni markaziy boshqaruvga qaram bo‘lib qolishdan himoya qiladi va mahalliy
sharoitga tezroq moslashishni ta’minlaydi. Masalan, har bir xona o‘z haroratini
mustaqil tarzda boshqaradi, ammo umumiy energiya iste’moli bo‘yicha yagona
siyosatga amal qiladi. Bu holatda lokal va global qaror qabul qilish o‘rtasida
muvozanat saqlanishi kerak bo‘ladi.
Qaror qabul qilish jarayonida inson ishtirokini hisobga oluvchi gibrid
yondashuvlar ham muhim o‘rin tutadi. Ba’zida tizim foydalanuvchiga qaror qabul
qilishda yordam beradi, lekin yakuniy tanlovni foydalanuvchining o‘ziga qoldiradi. Bu
yondashuv foydalanuvchi ustidan to‘liq nazoratni saqlab qolishga imkon beradi va
tizimga nisbatan ishonchni oshiradi. Shuningdek, bu model foydalanuvchi
afzalliklarini aniqroq o‘rganish uchun ham xizmat qiladi. Bu kabi gibrid tizimlar
ayniqsa sog‘liqni saqlash, xavfsizlik, transport yoki shaxsiy moliya kabi sezgir
sohalarda keng qo‘llaniladi.
Tahlil va muhokama.
Turli qaror qabul qilish usullarining taqqoslov tahlili shuni
ko‘rsatadiki, har bir uslubning o‘ziga xos afzallik va cheklovlari mavjud. Masalan,
MCDA aniqlikni ta'minlasa, ML moslashuvchanlikni oshiradi. Agent tizimlar esa ko‘p
komponentli murakkab tizimlar uchun eng yaxshi variant hisoblanadi.Qaror qabul
qilish tizimlarida samaradorlikni oshirish uchun doimiy o‘z-o‘zini tahlil qilish,
ОБРАЗОВАНИЕ НАУКА И ИННОВАЦИОННЫЕ ИДЕИ В МИРЕ
https://scientific-jl.org/obr
Выпуск журнала №-71
Часть–5_ июня–2025
361
2181-
3187
feedback asosida modellarni yangilash va adaptatsiya qilish mexanizmlari ham joriy
etiladi. Tizim foydalanuvchining bildirishlari, tanlovlari va harakatlaridan o‘rganadi,
o‘z algoritmlarini qayta sozlaydi va har bir yangi vaziyatda avvalgi tajribalarni
inobatga olgan holda harakat qiladi. Bu orqali tizim evolyutsion taraqqiyot yo‘liga
kiradi va vaqt o‘tishi bilan o‘z qarorlarining aniqligi va samaradorligini oshiradi.
Yana bir muhim jihat – qaror qabul qilish tizimining etik va ijtimoiy jihatlari
hisoblanadi. Aqlli muhitlar inson hayotiga bevosita ta’sir ko‘rsatgani uchun, u yerda
qabul qilinadigan har qanday qaror etik me’yorlarga zid bo‘lmasligi kerak. Masalan,
shaxsiy
hayot
daxlsizligi,
diskriminatsiyadan
holilik,
tenglik
tamoyillari
kamsitilmasligi lozim. Tizimlar nafaqat texnik, balki insoniy qadriyatlarga ham mos
tarzda qaror chiqarishi talab etiladi.
Xulosa.
Qaror qabul qilishda sun’iy intellekt, mashinali o‘rganish va ekspert
tizimlari muhim ahamiyatga ega bo‘lib, ular har xil senariylarda optimal yechimlarni
ishlab chiqadi. Bunday tizimlar doimiy ravishda foydalanuvchining odatlari,
afzalliklari va real sharoitga moslashadi. Aqlli muhitdagi har bir komponent qaror
qabul qilish zanjirining muhim bo‘lagi hisoblanadi. Bu esa qarorlar faqat markaziy
tizimga bog‘liq emas, balki lokal qurilmalarning o‘zaro hamkorlik darajasiga ham
bog‘liq ekanligini ko‘rsatadi. Ayniqsa, kontekstga asoslangan qaror qabul qilish
modellari foydalanuvchining joylashuvi, vaqt, harakat tarixi va shaxsiy afzalliklariga
asoslanib, yanada individual va moslashtirilgan yechimlarni taklif qilish imkonini
beradi.
Aqlli muhitlarda qaror qabul qilishda ko‘p mezonli tahlil va optimallashtirish
usullari, fuzzy tizimlar, bayes modellari va qoidaga asoslangan tizimlarning
qo‘llanilishi tizimga noaniqlikni boshqarish, xatolik ehtimolini kamaytirish va samarali
javob berish imkonini beradi. Bunday yondashuvlar tufayli aqlli muhitlar inson
hayotining barcha sohalarida, jumladan uy-joy, transport, sog‘liqni saqlash, xavfsizlik
va sanoat sohalarida samarali ishlamoqda. Shu bilan birga, qaror qabul qilishning etik
va ijtimoiy jihatlarini inobatga olish, foydalanuvchi shaxsiy hayotiga hurmat bilan
ОБРАЗОВАНИЕ НАУКА И ИННОВАЦИОННЫЕ ИДЕИ В МИРЕ
https://scientific-jl.org/obr
Выпуск журнала №-71
Часть–5_ июня–2025
362
2181-
3187
yondashish, ochiqlik va shaffoflikni ta’minlash bugungi kunning muhim talablaridan
biridir.
Xulosa qilib aytganda, aqlli muhitda qaror qabul qilish murakkab, ko‘p bosqichli
va o‘zgaruvchan jarayon bo‘lib, u bir nechta texnologik komponentlar, algoritmik
yondashuvlar va insoniy omillarni o‘zida birlashtiradi. Har bir qaror foydalanuvchi
foydasini ko‘zlagan holda, real vaqt va kontekst asosida shakllanadi. Bu esa aqlli
tizimlarni faqat avtomatlashtirilgan qurilmalar majmuasi emas, balki faol va
o‘rganishga qodir intellektual yordamchilar darajasiga olib chiqadi. Shu sababli, aqlli
muhitlarda qaror qabul qilish texnologiyalarini takomillashtirish, ularni har tomonlama
sinab ko‘rish va amaliy sohalarda keng joriy qilish dolzarb ilmiy va amaliy
muammolardan biri bo‘lib qolmoqda.
Foydalanilgan adabiyotlar
1.
Bouramdane, A. A. (2023). Optimal water management strategies: Paving the
way for sustainability in smart cities.
Smart Cities, 6
(5), 2849–2882.
2.
Tran Thi Hoang, G., Dupont, L., & Camargo, M. (2019). Application of
decision-making methods in smart city projects: A systematic literature review.
Smart
Cities, 2
(3), 433–452.
3.
Carli, R., Dotoli, M., & Pellegrino, R. (2016). A hierarchical decision-making
strategy for the energy management of smart cities.
IEEE Transactions on Automation
Science and Engineering, 14
(2), 505–523.
4.
Deeba, K., Rama Devi, O., Al Ansari, M. S., Reddy, B. P., Manohara, H. T., El-
Ebiary, Y. A. B., & Rengarajan, M. (2023). Optimizing crop yield prediction in
precision agriculture with hyperspectral imaging-unmixing and deep learning.
International Journal of Advanced Computer Science and Applications (IJACSA),
14
(12).
https://doi.org/10.14569/IJACSA.2023.0141261
5.
Bamansoor, S., et al. (2021). Evaluation of Chinese electronic enterprise from
business and customers perspectives. In
2021 2nd International Conference on Smart
Computing and Electronic Enterprise (ICSCEE)
(pp. 169–174). IEEE.
https://doi.org/10.1109/ICSCEE50312.2021.9498093
ОБРАЗОВАНИЕ НАУКА И ИННОВАЦИОННЫЕ ИДЕИ В МИРЕ
https://scientific-jl.org/obr
Выпуск журнала №-71
Часть–5_ июня–2025
363
2181-
3187
6.
Farhana, A., Satheesh, N., Ramya, M., Ramesh, J. V. N. N., & El-Ebiary, Y. A.
B. (2023). Efficient deep reinforcement learning for smart buildings: Integrating
energy storage systems through advanced energy management strategies.
IJACSA,
14
(12).
https://doi.org/10.14569/IJACSA.2023.0141257
7.
Altrad, et al. (2021). Amazon in business to customers and overcoming
obstacles.
In
ICSCEE
(pp.
175–179).
IEEE.
https://doi.org/10.1109/ICSCEE50312.2021.9498129
8.
Khekare, G., Kumar, K. P., Prasanthi, K. N., Godla, S. R., Rachapudi, V., Al
Ansari, M. S., & El-Ebiary, Y. A. B. (2023). Optimizing network security and
performance through the integration of hybrid GAN-RNN models in SDN-based
access
control
and
traffic
engineering.
IJACSA,
14
(12).
https://doi.org/10.14569/IJACSA.2023.0141262
9.
El-Ebiary, Y. A. B., et al. (2021). Mobile commerce and its apps – Opportunities
and
threats
in
Malaysia.
In
ICSCEE
(pp.
180–185).
https://doi.org/10.1109/ICSCEE50312.2021.9498228
10.
Lakshmi, K., Gadde, S., Puttagunta, M. K., Dhanalakshmi, G., & El-Ebiary, Y.
A. B. (2023). Efficiency analysis of firefly optimization-enhanced GAN-driven
convolutional model for cost-effective melanoma classification.
IJACSA, 14
(11).
https://doi.org/10.14569/IJACSA.2023.0141175
11.
Beneicke, J., Juan, A. A., Xhafa, F., Lopez-Lopez, D., &Freixes, A. (2019).
Empowering citizens’ cognition and decision making in smart sustainable cities. IEEE
Consumer Electronics Magazine, 9(1), 102-108.
12.
Bokhari, S. A. A., & Myeong, S. (2022). Use of artificial intelligence in smart
cities for smart decisionmaking: A social innovation perspective. Sustainability, 14(2),
620.
13.
Carli, R., Dotoli, M., & Pellegrino, R. (2018). Multi-criteria decision-making for
sustainable metropolitan cities assessment. Journal of environmental management,
226, 46-61.
ОБРАЗОВАНИЕ НАУКА И ИННОВАЦИОННЫЕ ИДЕИ В МИРЕ
https://scientific-jl.org/obr
Выпуск журнала №-71
Часть–5_ июня–2025
364
2181-
3187
14.
M. B. Mohamad et al., "Enterprise Problems and Proposed Solutions Using the
Concept of ECommerce," 2021 2nd International Conference on Smart Computing and
Electronic
Enterprise
(ICSCEE),
2021,
pp.
186-192,
doi:
10.1109/ICSCEE50312.2021.9498197.
15.
G. Kanaan, F. R. Wahsheh, Y. A. B. El-Ebiary, W. M. A. F. Wan Hamzah, B.
Pandey and S. N. P, "An Evaluation and Annotation Methodology for Product
Category Matching in E-Commerce Using GPT," 2023 International Conference on
Computer Science and Emerging Technologies (CSET), Bangalore, India, 2023, pp. 1-
6, doi: 10.1109/CSET58993.2023.10346684.
16.
F. R. Wahsheh, Y. A. Moaiad, Y. A. Baker El-Ebiary, W. M. Amir Fazamin
Wan Hamzah, M. H. Yusoff and B. Pandey, "E-Commerce Product Retrieval Using
Knowledge from GPT-4," 2023 International Conference on Computer Science and
Emerging Technologies (CSET), Bangalore, India, 2023, pp. 1-8, doi:
10.1109/CSET58993.2023.10346860.
