6.4. Размытые (нечеткие) множества
Размытые множества определяются как отображение множества M на единичный интервал. Если на этом множестве имеется некоторое размытое множество А, то это множество задается с помощью принадлежности: .
Возьмем для примера множество русских писателей (M).
Тургенев, Пушкин, Толстой, Достоевский, Короленко, Салтыков-Щедрин.
Выделим великих русских писателей (А)
Эти числа будут размытыми.
Носителем нечеткого множества А называется множество таких точек M, для которых величина положительна.
Высотой нечеткого множества А называется величина
Точкой перехода нечеткого множества А называется такой элемент множества И, степень принадлежности которого множеству А равна 0,5
В том случае, когда элементы множества непрерывные
Основные операции над нечеткими множествами:
1. Операция эквивалентности:
Два нечетких множества А и В являются эквивалентными, тогда когда для элементов этих множеств имеет место эквивалентность функций принадлежности.
А (М) = В (М)
2.Операция включения:
Размытое множество А включено в размытое множество В(АВ) тогда когда функция принадлежности А включена в функцию принадлежности В:
А (М) В (М)
3. Операция дополнения размытого множества:
Это нечеткое множество, определяемое функцией принадлежности:
А (М) = 1- А (М)
4.Операция объединения:
Это нечеткое множество представляется функцией принадлежности вида:
АВ (М) = max(А (М),В (М))
АВ=АВ(u)/u
5.Операция пересечения:
Это нечеткое множество представляется функцией принадлежности вида:
mАВ (М) = min(mА (М),mВ (М))
АВ=АВ(u)/u
6.Операция сложения (алгебраическая сумма нечетких множеств):
Это нечеткое множество представляется функцией принадлежности вида:
mАВ (М) = mА (M)+mВ (М)-A(M)*B(M)
7.Операция умножения (произведение нечетких множеств):
Это нечеткое множество представляется функцией принадлежности вида:
mАВ (М) = mА (M)*mВ (М)
АВ=А(u)* mВ (u)/u
8.Декартово произведение над нечеткими множествами:
М1 М2 Разные исходные пространства
А1 А2 Разные нечеткие множества
Можем рассматривать М1xМ2x…, а можем и А1 x А2 x…, т.е.
А1xА2x…(М1xМ2x…)=min(А1(М),А2(М),…)
Пример:
Пусть базовое множество включает числа от 1 до 10, т.е. М=(1,10).
На нем рассматриваются 2 разных множества:
А=0.8/3+1/5+0.6/6
В=0.7/3+1/4+0.5/5
Операция дополнения:
А (М) =1/1+1/2+0.2/3+1/4+0.4/6+1/7+1/8+1/9+1/10
Операция объединения:
АВ=0.8/3+1/5+1/4+0.6/6
Операция пересечения:
АВ=0.7/3+0.5/6
Операция умножения:
А*В=0.56/3+0.3/6
Пример декартова произведения нечетких множеств:
Пусть существует 2 базовых множества: М1=(3,5,7) и М2=(1,2,4). Найти декартово произведение.
А1=0.5/3+ 1/5+ 0.6/7 А2=0.3/1+ 0.7/2
А1*А2={0.3/(3,1)+ 0.3/(5,1)+ 0.3/(7,1)+ 0.5/(3,2)+ 0.7/(5,2)+…}
Как получить ?
мол(M)=мол(люди(возраст))
М={Иванов, Петров, …}
Молодой Старый
Лет
Расстояния между разными нечеткими множествами ищутся при помощи функций принадлежности:
Пусть А и В - нечеткие подмножества универсального множества Е.
При вводе понятия «расстояние» предъявляются следующие требования:
(А, В)>=0
(А, В)= (В, А)
(А, В)< (А, С)+ (С, В)
Тогда расстояния определяются по формулам:
Расстояние Хемминга (или линейное расстояние): (А, В)=А(хi)* В(хi), т.е. (А, В)[0,n]
Евклидово или квадратичное расстояние: (А, В)=( А(хi)- В(хi))2 , (А, В) [0,n] и т.д.
- 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