6.8. Трехместные и n-местные отношения
Приведем сначала несколько примеров трехместных отношений:
по х бомбардировщикам Z ракетно-зенитных комплексов дали залп у ракетами;
из х видов сырья Z предприятий выпускает у видов продукции, и т.д.
в некоторых случаях трехместные отношения сводятся к двум бинарным. Такое же понижение порядка возможно и для n-местных отношений.
Как и в случае бинарных отношений, трехместные и, вообще, n-местные отношения отождествляются с множеством упорядоченных троек, упорядоченных n-к (или кортежей, длинною n) элементов.
Упорядоченное множество или кортеж.
Кортеж – последовательность элементов, т.е. совокупность элементов, в которой каждый элемент занимает определенное место. Число элементов кортежа называется его длиною. Для обозначения кортежа используют крупные скобки. Так множество а = (1… аn) - является кортежем длины n с элементами а1… аn.
Если имеется семейство множеств Х1, Х2, …Хn , то по определению, n-местным отношением R является подмножество множества всех возможных кортежей длиной n, т.е.:
Понятие нечеткой и лингвистической переменной
Определение. Нечеткая переменная характеризуется тройкой (X, U, R (X;u)), где Х – название переменной, U – универсальное множество, u – общее название элементов множества U, R(X; u) –нечеткое подмножество множества U, представляющее собой нечеткое ограничение на значения переменной u, обусловленное Х. (Вместо R(X, u) будем писать сокращенно R(X), R(u) или R(x), где х – общее название значений переменной Х, и будем называть R(X, u) ограничением на u или ограничением, обусловленным Х. Неограниченная обычная переменная u является для Х базовой переменной).
Уравнение назначения для Х имеет вид: X = U: R(X)
и отражает то, что элементу х назначается значение u с учетом ограничения R(X).
Ту степень, с которой удовлетворяется это равенство, будем называть совместимостью значения u с R(X) и обозначать её через C(u). По определению:
где - степень принадлежности u ограничению R(X).
Замечание. Важно отметить, что совместимость значения u не есть тоже самое, что вероятность значения u.
Совместимость u с R(X) – это лишь мера того, насколько значение u удовлетворяет ограничению R(X); она не имеет никакого отношения к тому насколько вероятно или невероятно это значение.
Важным аспектом понятия лингвистической переменной является то, что эта переменная более высокого порядка, чем нечеткая переменная, в том смысле, что, значениями лингвистической переменной являются нечеткие переменные. Например, значениями лингвистической переменной Скорость м. быть: малоскоростной, скоростной, нескоростной, очень скоростной и т.д. каждое из этих значений является названием нечеткой переменной. Если Х – название нечеткой переменной, то ограничение, обусловленное этим названием, можно интерпретировать как смысл нечеткой переменной Х. Так, если ограничение, обусловленное нечеткой переменной «скоростной», представляет собой нечеткое подмножество множества U = [0,1000] вида
т о это нечеткое множество м. Считать смыслом нечеткой переменной скоростной.
Определение. Лингвистическая переменная характеризуется набором (X, T(X), U, G, M), в котором Х – название переменной; Т(Х) обозначает терм-множество переменной Х, т.е. множество названий лингвистических значений переменной Х, причем каждое из таких значений является нечеткой переменной Х со значениями из универсального множества U с базовой переменной u; G – синтаксическое правило, порождающее названия Х значений переменной х, а М – семантическое правило, которое ставит в соответствие каждой нечеткой переменной Х её смысл М(Х), т.е. нечеткое подмножество М(Х) универсального множества U. Конкретное название Х порожденное синтаксическим правилом G, называется термом. Терм, состоящий из одного слова или нескольких слов, всегда фигурирующих вместе друг с другом, называется атомарным термом. Терм, состоящий из одного или более атомарных термов, называется составным термом.
Смысл М(Х) терма Х определяется как ограничение R(X) на базовую переменную U, обусловленное нечеткой переменной Х: M(X)=R(X).
Имея в виду, что R(X) и, следовательно, М(Х) м. Рассматриваться как нечеткое множество множества U, имеющее название Х.
Пример. Рассмотрим лингвистическую переменную скорость, т.е. Х=Скорость и пусть U=[0,1000]. Лингвистическим значением переменной Скорость может быть, например, скоростной, причем значение скоростной, является атомарным термом. Другим значением может быть очень скоростной, т.е. составной терм, в котором – скоростной атомарный терм, а очень и скоростной – подтермы.
Значение более или менее скоростной переменной скорость – составной терм, в котором терм скоростной – атомарный, а более или менее – подтерм. Терм – множество переменной Скорость можно записать следующим образом:
Т (Скорость) = скоростной + очень скоростной + не скоростной + более или менее скоростной + …
Принцип обобщения.
Принцип обобщения для нечетких множеств представляет собой в сущности основное равенство, позволяющее расширить область определения U отображения или отношения, включив в неё наряду с точками произвольные нечеткие подмножества множества U. Более конкретно, предположим, что f – отображение , а А – нечеткое подмножество вида: .
Тогда принцип обобщения утверждает, что
И так, образ множества А при отображении f можно получить, зная образы элементов u1….un при этом отображении.
Е сли носитель подмножества А имеет мощность континуума, т.е.
То принцип обобщения принимает следующий вид:
п ри этом необходимо учитывать, что f(u) – точка множества V, а - степень принадлежности f(u) нечеткому подмножеству f(A) множества V.
Во многих приложениях принципа обобщения возникает следующая проблема. Имеется функция n переменных f : и нечеткое множество (отношение) А в , характеризующееся функцией принадлежности , где , i = 1, …n.
Непосредственное применение в этом случае принципа обобщения дает
О днако во многих случаях нам известно не само множество А, а его проекции А1…Аn на U1,…, Un соответственно. В связи с этим возникает вопрос: какое выражение для , следует использовать в (*).
В таких случаях будем предполагать, что функция принадлежности А имеет вид
г де - функция принадлежности отношения Ai.
- Лекции по системному анализу Павленко а.И.
- Часть I. Основы методологии системного анализа
- 1.1. Системный анализ
- 1.2. Системный анализ и другие междисциплинарные научные подходы
- 1.3. Виды системного анализа
- 1.4. Методология
- Определение системы
- 1.6. Элементы
- 1.7. Взаимосвязи и отношения
- 1.8. Окружающая среда
- 1.9. Свойства систем
- 1. Закономерности взаимодействия части и целого
- 2. Закономерности развития
- 3. Закономерности иерархической упорядоченности
- 4. Закономерности вариативного существования
- 1.10. Субъект и объект
- Система как объект исследования
- Роли субъекта в системном анализе
- 1.11. Классификация систем
- 2. Структуры и функции
- 2.1. Понятие структуры
- 2.2. Понятие иерархии
- 2.3. Функции
- 3.Проблемы и решения
- 3.1. Понятие проблемы
- Уяснение проблемы
- Структурирование проблемы
- 1. Уяснение проблемы
- 2. Структурирование проблемы
- 3. Определение целей
- 3.2. Понятие решение
- 4. Цель и критерии
- 4.1. О понятии цель
- 4.2. Определение целей
- 4.3. Критерии
- 4.4. Измерения и шкалы
- 5. Методология системного анализа
- 5.1. Системный анализ как процесс управления
- 5.2. Этап 1 - Уяснение проблемы
- Этап 2 – Структурирование проблемы
- 5.4. Этап 3 - Определение целей
- 5.5. Этап 4 - Разработка вариантов решения
- 5.6. Этап 5 - Анализ ограничений
- 5.7. Этап 6 - Анализ взаимовлияния целей, альтернатив и ресурсов
- 5.8. Этап 7 - Принятие решения
- 5.9. Этап 8 - Реализация решения
- Часть 2. Модели в системном анализе
- 6.1. О понятии модель
- 6. 2. Отношения
- Т.О., множество r-(X) – это множество всех элементов y м, с которыми фиксированный элемент X м находиться в отношении r.
- Рассмотрим четыре отношения специального вида:
- Операции над отношениями.
- В графе g( ) присутствуют только те дуги, которые отсутствуют в графе g(r).
- 6.3. Типы отношений
- Отношение толерантности
- Отношение порядка
- 6.4. Размытые (нечеткие) множества
- 6.5. Понятие нечеткого бинарного отношения
- 6.8. Трехместные и n-местные отношения
- Математические модели Системного анализа
- Взаимодействие со средой.
- При описании системы в виде конечного автомата: ,
- Часть III. 8. Методы экспертного оценивания альтернатив
- 8.1. Методы получения качественных оценок
- 1. Метод парных сравнении
- 2. Метод множественных сравнений (мс)
- 3. Ранжирование
- 4. Метод векторов предпочтений
- 5. Задача классификации
- 8. 2. Методы получения количественных оценок
- Лекция №16
- 9. Меры близости на отношениях
- Парадокс Эрроу.
- Лекция №17
- 2. Медиана Кемени
- VI.4 Показатели согласованности общественного мнения группы экспертов
- VI.4.1 Метод коэффициентов ассоциаций
- VI.4.2 Коэффициенты ранговой корреляции
- VI.4.3 Коэффициент конкордации (от англ. Согласованность)
- Эксперты дают одинаковые оценки разным альтернативам
- Многокритериальные задачи принятия решения Классификация многокритериальных задач
- Предпочтения лпр
- Наилучшие решения
- Если множество maxpB не является внешне устойчивым, то для утверждения о том, что выбор следует ограничить рамками этого множества, нет основания.
- У Слейтора все граничные точки включены в множество.
- Концептуальные проблемы при решении многокритериальных задач
- 7.2.3. Принципы компромисса
- Лекция № 21 Концептуальные проблемы при решении многокритериальных задач
- Методы решения мкз
- Строится для каждой точки
- Лпр д. Задать уступку
- Лекция 22
- Спольз-е нечетких мн-в в мкз
- Методы прогнозирования