Составители:
Рубрика:
69
α
2
= 1/2; F
α2
(w
3
) = {F
2
, F
3
} ⇒
()
23
(1 0, 6λ)(1 0, 4λ) 1
() 0,88
λ
GF w
λα
++−
⇒= ≈⇒
⇒ min{α
2
, G
λ
(F
α2
(w
3
))} = 1/2;
α
3
= 4/7; F
α3
(w
3
) = {F
3
} ⇒
⇒ G
λ
(F
α3
(w
3
)) = 0,4 ⇒ min{α
3
, G
λ
(F
α3
(w
3
))} = 0.4;
α
4
> 4/7; F
α4
(w
3
) = ∅ ⇒ G
λ
(F
α4
(w
3
)) = 0 ⇒
⇒ min{α
4
, G
λ
(F
α4
(w
3
))} = 0.
3
( ) max{2 / 9,1/ 2, 0, 4, 0} 1/ 2ew ==
– значение обобщенного показателя
для варианта w
3
.
5. Нахождение наилучшего варианта w
j0
∈ W.
Выбор варианта, который доставляет обобщенному показателю наи-
лучшее значение:
o3
ar
g
max ( ).
j
jj
wW
ww ew
∈
==
Таким образом, наилучший из предложенных вариантов ПР являет-
ся третий вариант.
Библиографический список
1. Заде Л. А. Понятие лингвистической переменной и его примене-
ние к принятию приближенных решений. М.: Мир, 1976.
2. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств. М.: Радио и
связь, 1982.
3. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного ин-
теллекта / Под ред. Д. А. Поспелова. М.: Наука, 1986.
4. Прикладные нечеткие системы / Под ред. Т. Тэтано, К. Асаи,
Сугэно. М.: Мир, 1993.
5. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние дости-
жения / под ред. Р. Ягера М.: Радио и связь, 1986.
6. Орловский С. А. Проблемы принятия решений при нечеткой ис-
ходной информации. М.: Наука, 1981.
7. Борисов А. Н., Крумберг О. А., Федоров И. П. Принятие реше-
ний на основе нечетких моделей. Примеры использования. Рига: Зинат-
не, 1990.
