Нечеткая логика. Моделирование оценки показателей проекта, с использованием теории нечетких множеств

Описание лингвистической переменной. Моделирование оценки показателей проекта. Построение функции принадлежности термов, используемых для лингвистической оценки переменной "рост мужчины". Нечеткое моделирование конкурентоспособности кинотеатров.

Рубрика Экономико-математическое моделирование
Вид контрольная работа
Язык русский
Дата добавления 09.07.2014
Размер файла 281,6 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

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 <в,T,X,G,M>,

Где в - 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;

G - 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.

в - успеваемость студента.

Ф = {«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».

Размещено на http://www.allbest.ru/

Рис. 1.1 Функция принадлежности нечетких множеств: А1 = «низкая успеваемость», А2 = «средняя успеваемость», А3 = «высокая успеваемость»

Размещено на http://www.allbest.ru/

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

1

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

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

мj(Uj)

0,6

0,2

0,6

0,4

0,2

0,8

0,2

0

средний

3

3

1

2

1

3

2

2

мj(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

мj(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

_ цена

Розничная цена билетов на просмотр фильма на анализируемом рынке

_ расположение по отношению к центру

Потенциальное качество, заложенное в проект кинотеатра. Определяется: для удобства доступа к кинотеатру.

_ расположение от остановочного пункта общественного транспорта

Объективные ограничения достижения место расположения кинотеатра. Определяется: для удобства доступа к кинотеатру.

_ вместимость кинотеатра

Целостная совокупность вместимости клиентов, количество мест в кинозалов. Определяется: для возможности максимальной реализации билетов на просмотр фильмов.

_ наличие разновидностей залов

Предоставление форматов технических характеристик.

-сервис

Поблизости кинотеатра другие развлекательные комплексы.

-залы

Разновидности 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

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.

Размещено на Allbest.ru


Подобные документы

  • Построение матриц и функций принадлежности на основе парных сравнений мнения эксперта об относительному соответствию элементов множеству. Использование статистических данных, ранговых оценок и параметрического подхода. Понятие лингвистической переменной.

    контрольная работа [65,5 K], добавлен 22.03.2011

  • Моделирование работы регулировочного участка цеха. Выбор методов решения задачи. Критерий оценки эффективности процесса функционирования системы - вероятность отказа агрегату в первичной обработке. Алгоритмизация модели системы и ее машинная реализация.

    курсовая работа [36,3 K], добавлен 27.01.2011

  • Составление схем моделирования методом последовательного (непосредственного) интегрирования, методом вспомогательной переменной и методом канонической формы. Модель в пространстве состояний в форме простых сомножителей. Моделирование нелинейных систем.

    курсовая работа [1,1 M], добавлен 23.12.2013

  • Описание экономико-математического моделирования при оценке производственных операций. Изучение особенностей работы с имитационной моделью производственной системы. Снижение затрат и повышение доходности путем разработки производственного расписания.

    курсовая работа [2,0 M], добавлен 26.03.2015

  • Имитационное моделирование на цифровых вычислительных машинах. Разработка модели процесса инвестирования по заданному его математическому описанию и структуре гибридного автомата, реализующего данную модель. Запуск пакета MVS и создание нового проекта.

    курсовая работа [1,3 M], добавлен 27.02.2015

  • Моделирование процесса, связанного с созданием результата инновационной деятельности, методом построения диаграмм IDEF0 и IDEF3. Выбор критерии оценки эффективности, при помощи которых можно принять решение о целесообразности коммерциализации объекта.

    курсовая работа [2,1 M], добавлен 26.04.2011

  • Описание компьютерного моделирования. Достоинства, этапы и подходы к построению имитационного моделирования. Содержание базовой концепции структуризации языка моделирования GPSS. Метод оценки и пересмотра планов (PERT). Моделирование в системе GPSS.

    курсовая работа [594,0 K], добавлен 03.03.2011

  • Эффективность капитальных вложений. Статистические методы оценки целесообразности инвестиций с риском. Анализ чувствительности, сценариев. Установление номинальных и предельных значений неопределенных факторов. Имитационное моделирование Монте-Карло.

    контрольная работа [34,4 K], добавлен 27.10.2008

  • Оценка распределения переменной Х1. Моделирование взаимосвязи между переменными У и Х1 с помощью линейной функции и методом множественной линейной регрессии. Сравнение качества построенных моделей. Составление точечного прогноза по заданным значениям.

    курсовая работа [418,3 K], добавлен 24.06.2015

  • Анализ традиционных методов оценки экономической эффективности инвестиционных проектов в условиях риска и неопределенности. Применение теории нечетких множеств в оценке экономической эффективности и риска инвестиционных проектов.

    реферат [109,0 K], добавлен 21.10.2006

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.