Методы и алгоритмы принятия решений в управлении учебным процессом в условиях неопределенности. Найханова Л.В - 84 стр.

записываются дисциплины-претенденты цикла, а в столбцах – предпочтения. Каждая i-тая
строка этой матрицы – вектор Vi.
        2. Скорректируем матрицу W до W' по формуле W'=K*W. Этим вводится учет
важности предпочтений.
        3. Сформируем вектор обобщенных значений степеней соответствия предпочтениям
дисциплин-претендентов Т как нормированную сумму строк матриц W'. Каждый элемент
этого вектора есть обобщенное значение функции принадлежности µ''D, определяющей
степень соответствия дисциплины всем предпочтениям с учетом их важности.
        4. Конец алгоритма.
        Значения функций принадлежности элементов вектора Т являются значениями
рейтинга дисциплин-претендентов и определяют порядок отбора дисциплин в НРК.

3.2.2 Алгоритмы нечеткого регулятора, распределяющего объемы часов
дисциплин национально-регионального компонента цикла
        Согласно модели принятия решений для информационно сложных задач
распределение объема часов, выделенного ГОС ВПО на НРК, будем выполнять путем
построения нечеткого регулятора. В этой задаче регулируемыми объектами являются объем
часов V, выделенный на НРК, и список дисциплин, включенных в НРК. Регулирование часов
должно производиться по управляющим правилам, которые формируются из множества
предпочтений ЛПР и определяют стратегию распределения часов по дисциплинам.
        Определим входные и выходные лингвистические переменные нечеткого
регулятора. На вход нечеткого регулятора поступают следующие множества исходных
данных:
        - множество Di – дисциплин национально-регионального компонента i–го цикла
учебного плана;
        - Vi – объемы часов дисциплин, определенных ГОС ВПО для национально-
регионального компонента i–го цикла учебного плана, i = {ГСЭ, ЕН, ОПД, ДС}.
        Выходными данными задачи являются объемы часов дисциплин НРК.
        Опустим в данном описании индекс i, определяющий цикл, так как процедура
формирования НРК цикла одинакова для всех циклов.
        Для определения нечетких входных и выходных переменных проведем анализ
признаков элементов множеств исходных и выходных данных.
        Множество признаков Х элементов di∈D состоит из следующих элементов: х1 –
наименование дисциплины; х2 – цикл (ГСЭ, ОПД, ЕН, ДС); х3 – рейтинг дисциплины,
определенный вектором Т в задаче выбора дисциплин в НРК; х4 – примерный объем
тезауруса дисциплины.
        Выделим на множестве Х подмножества простых и составных признаков Х1 и Х2
соответственно. Тогда Х1 ={х1, х2, х3}, Х2={х4}. Признак х4 характеризует примерный объем
тезауруса дисциплины и является нечеткой величиной, поэтому ему должна соответствовать
входная лингвистическая переменная.
         Множество признаков Y входной переменной V = «объем часов НРК» состоит из
следующих признаков: y1 – объем часов НРК; y2 – множество правил, определяющих
стратегию распределения часов НРК.
        Признак    y1 соответствует параметру p18 = «Объемы часов национально-
региональных компонентов циклов». Тип данного параметра – нечеткий, численный,
поэтому этот признак определяет нечеткость входной переменной V и ему должна
соответствовать входная лингвистическая переменная. y2 – составной признак – множество
управляющих правил нечеткого регулятора. Из элементов этого множества будем
формировать базу правил нечеткого регулятора.
        Таким образом, анализ признаков элементов исходных данных задачи позволил
выделить две входные лингвистические переменные: «Объем тезауруса дисциплины»,

                                           84