Нечеткая логика. Моделирование оценки показателей проекта, с использованием теории нечетких множеств
Лабораторная
работа №1
Тема: Нечеткая логика. Моделирование оценки показателей проекта, с
использованием теории нечетких множеств
Пусть эксперт определяет успеваемость студента с помощью понятия
«низкая», «средняя» и «высокая», при этом минимальная успеваемость равняется 5
балам, а максимальная - 100.
Описание лингвистической переменной
Формализация приведена с помощью лингвистической переменной.
Лингвистической переменной называется набор <β,T,X,G,M>,
Где β - имя лингвистической переменной;
Т - множество его значений (терм-множество), представляющие имена
нечетких переменных, областью определения, которых является множество X.
Множество T называется базовым терм-множеством лингвистической
переменной;- синтаксическая процедура, позволяющая оперировать элементами
терм-множества T, в частности, генерировать новые термы (значения). Множество T∩G(T),
где G(T) - множество сгенерированных термов, называется расширенным
терм-множеством лингвистической переменной;
М - семантическая процедура, позволяющая преобразовать новое значение
лингвистической переменной, образованной процедурой G, в нечеткую переменную,
то есть сформировать соответствующее нечеткое множество.
β - успеваемость студента.
Τ = {«низкая», «средняя», «высокая»}
Х = [5;100]
G -
процедура образования новых термов с помощью связок «и», «или» и модификаторов
«очень», «слегка».
М - семантическая процедура задания на Х нечетких подмножеств:А1
= «низкая успеваемость», А2 = «средняя успеваемость», А3
= «высокая успеваемость», а также нечетких множеств из G(Т), соответствующих правилам трансляции связок и
модификаторов. А1= [5;35], А2= [30;75], А3=
[70;100].
Вместе с рассмотренными выше базовыми значениями лингвистической
переменной «рейтинг» (Т - {«низкая калорийность», «средняя калорийность»,
«высокая калорийность»}) существуют значения, зависящие от области определения
Х. В данном случае значения лингвистической переменной «успеваемость студента»
может быть определено в виде нечетких чисел, то есть «40 успеваемость », «70
успеваемость», «100 успеваемость».
Рис. 1.1 Функция принадлежности нечетких множеств: А1 =
«низкая успеваемость», А2 = «средняя успеваемость», А3 =
«высокая успеваемость»
Рис. 1.2 Функция
принадлежности: «средняя или высокая успеваемость» = А2∩А3
Вывод: в ходе выполнения данной лабораторной работы были получены навыки
работы с лингвистической переменной и представления ее в нечетком и графическом
виде.
Лабораторная
работа №2
Тема: «Построение функции принадлежности на основе экспертной информации»
Построить функции принадлежности термов «низкий», «средний», «высокий», используемых для лингвистической
оценки переменной «рост мужчины». Результаты опроса пяти экспертов
приведены в табл.2.1
Результаты обработки экспертных мнений представлены в таблице 2.2. Числа над пунктирной линией - это количество голосов, отданных экспертами за
принадлежность нечеткому множеству соответствующего элемента универсального
множества. Числа под пунктирной линией -
степени принадлежности, рассчитанные по формуле (2.2). Графики функций
принадлежностей показаны на рис. 2.1.
Таблица 2.1
В1
k
|
термы
|
[160, 165)
|
[165, 170)
|
[170, 175)
|
[175, 180)
|
[180, 185)
|
[185, 190)
|
[190, 195)
|
[195, 200)
|
Эксперт 1
|
низкий
|
1
|
0
|
0
|
0
|
0
|
0
|
0
|
0
|
|
средний
|
1
|
1
|
1
|
0
|
0
|
1
|
0
|
0
|
|
высокий
|
1
|
0
|
0
|
0
|
0
|
0
|
0
|
1
|
Эксперт 2
|
низкий
|
0
|
1
|
1
|
1
|
0
|
0
|
0
|
|
средний
|
1
|
0
|
0
|
0
|
0
|
1
|
1
|
0
|
|
высокий
|
1
|
1
|
1
|
1
|
1
|
0
|
0
|
1
|
Эксперт 3
|
низкий
|
0
|
0
|
0
|
0
|
1
|
1
|
1
|
0
|
|
средний
|
0
|
1
|
0
|
1
|
0
|
1
|
0
|
1
|
|
высокий
|
0
|
0
|
0
|
0
|
0
|
0
|
1
|
0
|
Эксперт 4
|
низкий
|
1
|
0
|
1
|
0
|
0
|
1
|
0
|
0
|
|
средний
|
0
|
0
|
0
|
0
|
0
|
0
|
0
|
1
|
|
высокий
|
0
|
1
|
0
|
1
|
1
|
1
|
0
|
Эксперт 5
|
низкий
|
1
|
0
|
1
|
1
|
0
|
1
|
0
|
0
|
|
средний
|
1
|
1
|
0
|
1
|
1
|
0
|
1
|
0
|
|
высокий
|
0
|
0
|
1
|
0
|
1
|
0
|
0
|
1
|
Результаты обработки экспертных мнений представлены в таблице 2.2. Числа над пунктирной линией - это количество голосов, отданных экспертами за
принадлежность нечеткому множеству соответствующего элемента универсального
множества. Числа под пунктирной линией -
степени принадлежности, рассчитанные по формуле (2.2). Графики функций
принадлежностей показаны на рис. 2.1.
лингвистический переменный нечеткий моделирование
Таблица 2.2
Результат обработки экспертных мнений для Х1
|
[160, 165)
|
[165, 170)
|
[170, 175)
|
[175, 180)
|
[180, 185)
|
[185, 190)
|
[190, 195)
|
[195, 200)
|
низкий
|
3
|
1
|
3
|
2
|
1
|
4
|
1
|
0
|
μj(Uj)
|
0,6
|
0,2
|
0,6
|
0,4
|
0,2
|
0,8
|
0,2
|
0
|
средний
|
3
|
3
|
1
|
2
|
1
|
3
|
2
|
μj(Uj)
|
0,6
|
0,6
|
0,2
|
0,4
|
0,2
|
0,6
|
0,4
|
0,4
|
высокий
|
2
|
2
|
2
|
1
|
3
|
1
|
2
|
3
|
μj(Uj)
|
0,4
|
0,4
|
0,4
|
0,2
|
0,6
|
0,2
|
0,4
|
0,6
|
Вывод: Таким образом, на основе экспертных оценок определены функции
принадлежности.
Лабораторная
работа №3
Тема: Нечеткое моделирование конкурентоспособности кинотеатров
При
экспертном сравнении кинотеатров по
критериям
· корень
дерева - конкурентоспособность кинотеатров ();
· терминальные вершины - частные влияющие факторы влияния
();
· нетерминальные вершины (двойные окружности) - свертки влияющих факторов;
· дуги графа,
выходящие из нетерминальных вершин - укрупненные влияющие факторы ().
Свертки
и осуществим посредством логического вывода по нечетким
базам знаний.
Рис. 3.1 Иерархическая классификация факторов, влияющих на
конкурентоспособность
Таблица 3.1
Влияющие факторы
Наименование фактора
|
Описание фактора
|
1
|
2
|
- ценаРозничная цена билетов на просмотр фильма на
анализируемом рынке
|
|
- расположение по отношению к центруПотенциальное
качество, заложенное в проект кинотеатра. Определяется: для удобства доступа
к кинотеатру.
|
|
- расположение от остановочного пункта общественного
транспортаОбъективные ограничения достижения место расположения кинотеатра.
Определяется: для удобства доступа к кинотеатру.
|
|
- вместимость кинотеатраЦелостная совокупность
вместимости клиентов, количество мест в кинозалов. Определяется: для
возможности максимальной реализации билетов на просмотр фильмов.
|
|
- наличие разновидностей заловПредоставление
форматов технических характеристик.
|
|
-сервисПоблизости
кинотеатра другие развлекательные комплексы.
|
|
-залыРазновидности
залов.
|
|
Моделирование кинотеатра Донецк сити
Таблица 3.2
Нечеткая база знаний
у1
|
х2
|
х3
|
Высокое
|
Высокое
|
Среднее
|
Высокое
|
Высокое
|
Высокое
|
Среднее
|
Среднее
|
Среднее
|
Низкое
|
Среднее
|
Низкое
|
Низкое
|
Среднее
|
Моделирование кинотеатра Шевченко
Таблица 3.3
Нечеткая база знаний
у2
|
х4
|
х5
|
Высокий
|
Среднее
|
Высокое
|
Высокий
|
Высокое
|
Среднее
|
Средний
|
Высокий
|
Низкое
|
Средний
|
Средний
|
Среднее
|
Низкий
|
Низкий
|
Низкое
|
Низкий
|
Средний
|
Низкое
|
Моделирование кинотеатра Звездочка
Таблица 3.4
Нечеткая база знаний
у3
|
х6
|
х7
|
Высокий
|
Средняя
|
Высокий
|
Средний
|
Низкая
|
Средний
|
Средний
|
Средняя
|
Средний
|
Низкий
|
Низкая
|
Средний
|
Таблица 3.5
Нечеткая база знаний для оценки конкурентоспособности
х1
|
У1
|
у2
|
у3
|
Высокое
|
Высокое
|
Среднее
|
Среднее
|
Среднее
|
Среднее
|
Низкий
|
Среднее
|
Низкий
|
Низкий
|
Низкий
|
Среднее
|
Таким образом, были проведены сравнения, которые оценивают
конкурентоспособность трех кинотеатров на основании основных факторов. В
результате сравнения определили, что кинотеатр Донецк сити имеет показатели
«высокий» по всем критериям кроме расположения по отношению к центру, кинотеатр
Звездочка имеет больше «средний» показателей, а кинотеатр Шевченко имеет больше
«низкий» показателей.