Реферат задачи оптимизации и нечеткие переменные

06.10.2019 Вацлав DEFAULT 1 comments

Это указывает на необходимость предварительного анализа нечеткой экспертной информации. Здесь - нечеткие переменные с унимодальными функциями принадлежности ,. Тогда выражение 2 можно переписать в виде: , где m - множество базовых значений лингвистической переменной. Переход на. Введем две лингвистические переменные: "плотность потока автомашин" с термами "малая", "средняя", "большая" и "длительность зеленого сигнала" с термами "короткая", "средняя", "большая". Этап испытаний изготовленных изделий его можно рассматривать как натурный эксперимент необходим в основном для выявления производственных дефектов.

Ясно, что переменная "возраст" будет обычной переменной, если ее значения - точные числа; лингвистической она становится будучи использована в нечетких рассуждениях человека. Каждому терму лингвистической переменной соответствует определенное нечеткое множество со своей функцией принадлежности, которая описывает совместимость этого терма с различными числовыми значениями. Так, лингвистическому значению "молодой" может соответствовать функция принадлежности, приведенная на рис.

[TRANSLIT]

Вспомним также известную книгу Г. Функция принадлежности, которая описывает результат их рассуждений, приведена на рис. Для наглядности ее график изображен сплошной линией.

  • Понятие лингвистической переменной и ее применение к принятию приближенных решений.
  • Название: Анализ и выбор решений на основе нечеткой монотонной экспертной информации Вид работы: реферат Рубрика: Информатика Размер файла:
  • Процедура фазификации показывает, что эта плотность со степенью 0,5 принадлежит терму "малая плотность" и со степенью 0,75 - терму "средняя плотность".
  • Имитационное моделировании и метод статистических испытаний Монте-Карло при принятии решений.

Более детально с понятием лингвистической переменной и многочисленными примерами можно познакомиться в работе [1]. Над нечеткими множествами можно производить различные операции, при этом необходимо определить их так, чтобы в частном случае, когда нечеткое множество является четким обычнымэти операции переходили в обычные операции теории множеств, то есть операции над нечеткими множествами должны обобщать соответствующие операции над обычными множествами.

При этом обобщение может быть реализовано различными способами, из-за чего какой-либо операции над обычными множествами может соответствовать несколько операций в теории нечетких множеств. Начнем с отношения между множествами. Например, если A - множество чисел, очень близких к 10, а B - множество чисел, близких к 10, то A K B. Формально это можно проверить используя функции принадлежности, описанные выше.

Реферат задачи оптимизации и нечеткие переменные 5388

Таким образом, определение 1 корректно в том смысле, что в частном случае оно переходит в известное. Два нечетких множества A и B равны в том и только том случае, если равны их функции принадлежности. Дополнение нечеткого множества A имеет функцию принадлежности На рис. Алгебраическое произведение множеств A и B - это множество A " B с функцией принадлежности. Нетрудно проверить, что в случае обычных множеств эта операция переходит в пересечение множеств, которое, таким образом, имеет в теории нечетких множеств два обобщения: алгебраическое произведение и пересечение.

Для операций объединения, пересечения и дополнения нечетких множеств остаются справедливыми практически все свойства соответствующих обычных операций: коммутативность, ассоциативность, дистрибутивность. Читателю предлагается самостоятельно убедиться в справедливости правил де Моргана:.

Имеется в виду то, что, как правило, нечеткие модели, описывая представления человека о процессах, происходящих в сложной системе, позволяют исключить его из процесса управления этой системой. Степень истинности правила modus ponens для схемы вывода 1 определится выражением:. Заде Л. Обсудим ограничение x c.

При этом, однако, и Например, если A - множество целых неотрицательных чисел, не очень далеких от переменные, то функция mA может иметь реферат задачи. Тогда - множество целых, не очень далеких от 0 и одновременно не очень близких к Операции алгебраического произведения и алгебраической суммы обладают более оптимизации набором свойств, нечеткие них не выполняется дистрибутивность, но правила де Моргана остаются в силе: и Другие операции и понятия, связанные с нечеткими множествами, можно найти, например, в [1, 3].

Использование категории нечеткости может дать новый взгляд на решение задач оптимизации. Из рис. Обсудим ограничение x c. Иногда оно носит объективный характер например, обусловлено законами природы, ограниченными ресурсами и т. Нередко же его наличие связано с субъективными причинами, в частности нежеланием лица, поставившего задачу, выйти за определенные пределы в данном случае превысить число c. В этом случае более реалистичным является подход, когда ограничение формулируется нечетким образом: "переменная x не должна быть существенно больше числа c".

Анализ и выбор решений на основе нечеткой монотонной экспертной информации

Соответствующая функция принадлежности m приведена на рис. Решения, оптимальные по Парето.

Лекция 5: Интерполяция функций

Многокритериальные задачи принятия решений: различные методы свертки критериев. Задачи оптимизации и нечеткие переменные на основе работы. Моделирование и экспертные оценки при принятии решений.

Интерактивные системы принятия решений. Данное свойство позволяет предложить следующие алгоритмы нахождения значений параметра V, для которых величина степени истинности достигает своего наибольшего значения.

Отсортируем вначале значения в порядке их увеличения. Будем считать, чтогде соответствует некоторому.

[TRANSLIT]

Рассмотрим вначале алгоритм для более простого случая. Пусть - носители нечетких множеств, соответствующие нечетким перемен-ным. Пусть выполняется условие:. Иными словами, для любого значения параметра V число функций принад-лежности, одновременно не равных 0, не превышает двух.

Как следует из рис. Переход на. Систему нечетких высказываний монотонную по всем параметрам X, Y, Пусть, например, решается задача определения значения некоторого параметра a. Интерактивные системы принятия решений.

Пример такого случая показан на рис. При выполнении условия 3алгоритм определения множества значений параметра V, будет иметь вид:. Определяем подмножестводля элементов которого справедливо выражение:.

Если подмножество, то.

Менеджмент реферат управленческие решенияРеферат на тему инженерные сооружения
Где заказать диссертацию форумНизовые лесные пожары реферат

Переход. Еслито определяем единственное значениепри котором выполняется условие:. В этом случае. Заметим, что п. Рассмотрим теперь алгоритм для более сложного случая, когда условие 3 может не выполняться. В этом случае, алгоритм определения множества значений параметра V, примет вид:. Определяем подмножестводля элементов которого справедливо. Если подмножеството. Рассмотренные алгоритмы значительно проще алгоритма, предложенного в [1] для произвольных не монотонных систем высказываний.

Реферат задачи оптимизации и нечеткие переменные 9642

Задачи оптимизации и нечеткие переменные на основе работы [5]. Моделирование и экспертные оценки при принятии решений. Интерактивные системы принятия решений. Эконометрические методы принятия решений на основе монографии [6]. Декомпозиция задач принятия решений. Информационные технологии поддержки принятия решений.