Принятие решений в системах, основанных на знаниях. Коробова И.Л - 33 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ТГТУ | Тамбов

Составители: 

Рубрика: 

В настоящее время известно довольно большое число моделей принятия решений, в которых в ка-
честве математического аппарата используется теория нечетких множеств. В основном, эти алгоритмы
предполагают задание:
– множества альтернатив выбора,
– критериев выбора,
– ограничений,
– отношений предпочтения и т.д.
В зависимости от выбора решений все этапы проектирования можно разделять на два класса:
1 К первому классу относятся этапы, в результате которых происходит выбор значений парамет-
ров проектирования. В этом случае значениями определяемого параметра является подмножество мно-
жества действительных чисел. Для этих задач разработаны модели принятия решений, использующие
нечеткие правила MODUS PONENS и индуктивную схему вывода.
2 Ко второму классу относятся этапы, цель которых – выбор варианта (схемы) проектирования
или значения параметра изделия из конечного достаточно небольшого заранее заданного множества.
Для решения таких задач также используется нечеткое правило MODUS PONENS, нечеткое индуктив-
ная схема вывода, а также модель, использующую нечеткую экспертную информацию второго рода.
4 ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ В СИСТЕМАХ,
ОСНОВАННЫХ НА ПРАВИЛАХ
4.1 ВЫБОР РЕШЕНИЙ
НА ОСНОВЕ ЧЕТКОЙ ЭКСПЕРТНОЙ ИНФОРМАЦИИ
Использование моделей и алгоритмов принятия решений на основе экспертной информации связа-
но с решением задачи представления данной информации в виде, пригодном для использования.
При выборе решений в четких условиях экспертная информация представила в виде системы ус-
ловных высказываний, устанавливающих взаимосвязь между четкими значениями входных и выходных
параметров процесса принятия решения [7].
Если в зависимости от возможных четких значений входных параметров делается вывод о значени-
ях выходного параметра, то такая система называется системой L
(1)
-типа и представляется в виде
><
><
><
=
mmm
BAL
BAL
BAL
L
тоесли:
тоесли:
тоесли:
)1(
22
)1(
2
11
)1(
1
)1(
L
, (39)
где m – число экспертных высказываний; A
j
– четкое значение входного параметра; B
j
– четкое значение
выходного параметра или некоторое конкретное действие процесса проектирования.
В случаях, когда в зависимости от возможных значений выходной ситуации (В
j
) экспертом делается
предположение о возможной входной ситуации (А
j
), система экспертных высказываний называется сис-
темой L
(2)
-типа и представляется в виде
><
><
><
=
mmm
ABL
ABL
ABL
L
тоесли:
тоесли:
тоесли:
)2(
22
)2(
2
11
)2(
1
)2(
L
. (40)
Рассмотрим теперь механизм выбора решений в четких условиях.
(1) При задании экспертной информации системой высказываний L
(1)
-типа выбор решения основы-
вается на правиле MODUS PONENS.
Пусть А и В – произвольные четкие высказывания. Правило <если А
j
то В
j
> – правило из системы
L
(1)
. Обозначим через T(A/A
j
) – истинность высказывания A относительно A
j
; T(B/B
j
) – истинность выска-
зывания B относительно B
j
:

Страницы