Анализ и решение задач выбора с параметрической нечеткостью

Бесплатный доступ

Для задач выбора, представленных моделями с параметрами в виде нечетких LR-чисел предложена методика решения, основанная на применении α-уровневого представления нечетких чисел, их дальнейшей модификации с помощью выпуклого линейного преобразования границ α-интервалов, сохраняющего основные характеристики нечеткости, предложенной алгебры модифицированных нечетких чисел и выпуклой линейной комбинации решений на границах промежутка изменения α. Достоинствами предложенной методики являются: ограниченность роста неопределенности при обработке нечеткой информации; сохранение естественной интерпретации промежуточных и конечных результатов вычислений; возможность организации вычислений в программных средах, работающих с действительными числами. Использование α-уровневого представления обуславливает проблему устойчивости нечетких решений. Даны определения понятия устойчивости для решений в виде нечеткой точки в n-мерном пространстве и в виде нечеткой функции. Для нескольких видов задач приведены критерии устойчивости, легко проверяемые при практических вычислениях. Приведены примеры решения задач с параметрической нечеткостью с использованием предложенной методики, подтверждающие достоверность результатов.

Еще

Модели с параметрической нечеткостью, нечеткие числа lr-типа, α-уровневое представление, алгебра нечетких чисел, устойчивость нечеткого решения

Короткий адрес: https://sciup.org/147159341

IDR: 147159341   |   DOI: 10.14529/mmp150402

Список литературы Анализ и решение задач выбора с параметрической нечеткостью

  • Fuzzy Theory Systems: Techniques and Applicatons/Ed. by Cornelius T. Leondes. -London: Academic Press, 1999. -1777 p.
  • Intelligent Systems for Information Processing: From Representation to Applications/Eds. by Bouchon-Meunier B., Foulloy L., Yager R.R. -Amsterdam: Elsevier, 2003. -488 p.
  • Hanss, M. Applied Fazzy Arithmetic: An Introduction with Engineering Applications/M. Hanss. -Netherlands: Springer, 2005. -256 p.
  • Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта/А.Н. Аверкин, И.З. Батыршин, А.Ф. Блишун и др.; под ред. Д.А. Поспелова -М.: Наука. Глав. ред. физ-мат. лит., 1986. -312 с.
  • Борисов, А.М. Принятие решений на основе нечетких моделей: примеры использования/А.М. Борисов, О.А. Крумберг, И.П. Федоров. -Рига: Знание, 1990. -184 с.
  • Piegat, A. Fuzzy Modelling and Control/A. Piegat. -New York: Springer-Heidelberg, 2001. -371 p.
  • Chen, S.P. A Simple Approach to Fuzzy Critical Path Analysis in Project Networks/S.P. Chen, Y.J. Hsueh//Applied Mathematical Modeling. -2008. -V. 32. -P. 1289-1297.
  • Bekheet, S. An Enhanced Fuzzy Multi Criteria Decision Making Model with a proposed Polygon Fuzzy Number/S.S. Bekheet, A. Mohammed, H.A. Hefny//International Journal of Advanced Computer Science and Applications. -2014. -V. 5, № 5. -P. 118-121.
  • Воронцов, Я.А. Алгебраические операции с нечеткими LR-числами с использованием преобразования L/Я.А. Воронцов, М.Г. Матвеев//Программная инженерия. -2014. -№ 8. -С. 23-29.
  • Воронцов, Я.А. Арифметические операции над двухкомпонентыми нечеткими числами/Я.Ф. Воронцов, М.Г. Матвеев//Вестник ВГУ. Серия: Системный анализ и информационные технологии. -2014. -№ 2. -С. 75-82.
  • Ашманов, С.А. Линейное программирование/С.А. Ашманов. -М.: Наука, Гл. ред. физ.-мат. лит., 1981. -340 с.
  • Агаян, Г.М. О задаче линейного программирования с приближенными данными/Г.М. Агаян, А.А. Рютин, А.Н. Тихонов (мл.)//Журнал вычислительной математики и математической физики. -1984. -Т. 24, № 9. -С. 1303-1311.
Еще
Статья научная