Разработка информационной системы принятия решений в исследованиях туристского продукта

Fuzzy Logic Toolboxes включает следующие GUI-модули:

- Fuzzy Inference System Editor - редактор общих свойств системы нечеткого вывода. Позволяет устанавливать количество входов и выходов, тип системы (Мамдани или Сугено), метод дефаззификации, реализации логических операций, а также вызывать другие CUI-модули пакета;

- Membership Function Editor - редактор функций принадлежности - выводит на экран графики функций принадлежности входных и выходных переменных, а также позволяет выбрать количество термов для лингвистической оценки входных и выходных переменных и задать тип параметры функций принадлежности каждого терма;

- Rule Editor - редактор нечеткой базы знаний. Позволяет задавать и редактировать нечеткие правила в различных форматах (лингвистическом, логическом, индексном);

- Rule Viewer - браузер нечеткого вывода. Визуализирует выполнение нечеткого вывода по каждому правилу, получение результирующего нечеткого множества и его дефаззификацию;

- Surface Viewer - браузер поверхности «входы - выход» нечеткой системы. Выводит графики зависимости выходной переменной от любых двух входных.

Кроме того, пакет Fuzzy Logic Toolboxes включает ANFIS Editor - редактор нейро-нечеткой сети и Findcluster - инструмент кластеризации.



3. Постановка задач системы

3.1 Характеристика задач нечеткой системы оценки конкурентоспособности туристского продукта

Поскольку целью проекта является разработка системы, поддерживающей деятельность эксперта, определяющего оценку конкурентоспособности турпродукта - и, следовательно, место турпродукта на рынке, можно выделить основную задачу - оценку конкурентоспособности туристского продукта (Z1).

При анализе факторов, определяющих конкурентоспособность туристского продукта, задача, связанная с получением значений укрупненных влияющих факторов разделяется на следующие подзадачи:

- свертка частных факторов при моделировании качества продукта (Z11);

- свертка частных факторов при моделировании сервиса (Z12);

- свертка частных факторов при моделировании имиджа продукта (Z13).

3.2 Общая характеристика нечеткой системы оценки конкурентоспособности туристского продукта

3.2.1 Факторы, влияющие на конкурентоспособность туристского продукта

Критерием конкурентоспособности туристского продукта будем считать число . Чем больше значение этого критерия, тем большую конкурентоспособность имеет продукт и, соответственно, наиболее высокое место в рейтинге занимает.

Конкурентоспособность определяется множеством факторов. Создание идеальной со всех сторон группы факторов, по которым происходит сравнение туристских продуктов невозможно, поэтому необходимо выделить самые важные.

Значимый вклад в место в рейтинге конкурентоспособности вносят показатели качества и цены продукта, уровень сервиса, социальные, экономические, психологические факторы и прочие бонусы.

Обозначим факторы через , тогда модель конкурентоспособности туристского продукта будет представлять функциональное отображение вида:

,

где Х - вектор влияющих факторов.

Для удобства факторы можно классифицировать в виде иерархического дерева логического вывода, представленного на рисунке 3.1

Элементы дерева интерпретируются следующим образом:

- корень дерева - конкурентоспособность туристского продукта ();

- терминальные вершины - частные влияющие факторы ();

- нетерминальные вершины (двойные окружности) - частные факторы влияния - свертки влияющих факторов;

- дуги графа, выходящие из нетерминальных вершин - укрепленные влияющие факторы ().

Свертки осуществляются посредством логического вывода по нечетким базам знаний.

Для удобства критерии оценки конкурентоспособности разделены на группы, представляющие свертки частных факторов. В первую входят критерии, определяющие качество туристского продукта. Во вторую группу вошли те критерии, которые характеризуют имидж продукта и, наконец в третью - факторы, характеризующие сервис как при приобретении, так и при потреблении данного продукта. Факторы, не вошедшие в группы, по которым производится свертка - цена и стадия жизненного цикла.

Рисунок 3.1 - Схема иерархической классификации факторов, влияющих на конкурентоспособность туристского продукта

3.2.2 Нечеткие базы знаний, на основе которых осуществляется вывод

Для моделирования укрупненных влияющих факторов - качества, имиджа, сервиса туристского продукта, - влияющих на конкурентоспособность будем использовать нечеткие базы знаний типа Мамдани, которые приведены в таблицах 3.1 - 3.3. Элементы антецедентов нечетких правил связаны логической операцией И.

Конкурентоспособность туристского продукта целесообразно оценивать при разных типах сбыта, например, когда показатели И цены, И качества, И имиджа, И сервиса являются а) низкими, б) средними, в) высокими, а стадия жизненного цикла - рост, зрелость или спад. Переход из одного типа сбыта в другой является плавным.



Таблица 3.1 - Нечеткая база знаний для моделирования качества туристского продукта

(проектные решения)	(производственные технологии)	(кадровое обеспечение)	(качество)
высокое	высокое	высокое	высокое
высокое	высокое	среднее	высокое
высокое	среднее	высокое	высокое
среднее	высокое	высокое	высокое
высокое	среднее	среднее	среднее
среднее	среднее	высокое	среднее
среднее	высокое	среднее	среднее
низкое	низкое	низкое	низкое
низкое	низкое	среднее	низкое
низкое	среднее	низкое	низкое
среднее	низкое	низкое	низкое
среднее	среднее	низкое	среднее
среднее	низкое	среднее	низкое
низкое	среднее	среднее	низкое
высокое	среднее	низкое	среднее
высокое	низкое	среднее	низкое
среднее	высокое	низкое	низкое
низкое	среднее	высокое	низкое
среднее	низкое	высокое	низкое

Таблица 3.2 - Нечеткая база знания для моделирования имиджа туристского продукта

(туристский интерес)	(рекламное обеспечение)	(уровень рекламаций)	(имидж)
высокий	высокий	средний	высокий
высокий	средний	высокий	средний
средний	высокий	высокий	средний
высокий	средний	низкий	высокий
средний	высокий	низкий	высокий
средний	низкий	низкий	низкий
средний	средний	средний	средний
средний	средний	низкий	средний
низкий	средний	высокий	средний
низкий	средний	средний	средний
низкий	высокий	низкий	средний
низкий	средний	низкий	низкий
средний	высокий	среднее	высокий
средний	низкий	высокий	низкое
высокий	средний	средний	высокий
высокий	низкий	средний	средний
высокий	высокий	низкий	высокий

Таблица 3.3 - Нечеткая база знаний для оценки сервиса

(удобство)	(сервис при эксплуатации)	(бонусы)	(сервис)
высокое	высокий	высокие	высокий
высокое	высокий	средние	высокий
высокое	средний	высокие	высокий
среднее	высокий	высокий	высокий
высокое	средний	средние	средний
среднее	средний	высокие	средний
среднее	высокий	средние	средний
высокое	высокий	низкие	высокий
высокое	высокий	средние	высокий
высокое	средний	низкие	средний
высокое	средний	высокий	высокий
высокое	низкий	высокие	средний
высокое	низкий	средние	средний
высокое	низкий	низкие	средний
среднее	низкий	низкие	низкий
среднее	высокий	низкие	средний
низкое	высокий	средние	средний
низкое	высокий	высокие	средний
низкое	средний	средние	низкий

В таблице 3.4 предложена нечеткая база знания типа Сугено для моделирования конкурентоспособности и туристского продукта. Правила это базы знаний представляют различные типы сбыта - когда показатели по всем факторам являются а) плохими; б) средними; в) хорошими. Коэффициентами в заключениях задается чувствительность конкурентоспособности туристских продуктов по соответствующим факторам. Коэффициенты выбираются экспертно с помощью метода парных сравнений Саати. Подробно выбор коэффициентов правил базы знаний Сугено был описан на главе 2.2. Знак «минус» для фактора «цена» означает, что данный фактор уменьшает конкурентоспособность. Свободные коэффициенты определяют базовое значение конкурентоспособности.

Таблица 3.4 - Нечеткая база знаний типа Сугено

высокая	низкое	низкий	низкий
средняя	средний	средний	средний
низкая	высокое	высокий	высокий

Вход и выход нечеткой модели рассматривается как лингвистические переменные, значения которых определяются из следующих терм-множеств:

для {«низкий», «ниже среднего», «средний», «выше среднего», «высокий»}, для {«низкий», «средний», «высокий»}. Термы представим нечеткими множествами с гауссовыми функциями принадлежности:

,

где - функция принадлежности фактора к нечеткому числу , b и c - параметры - координата максимума и коэффициент концентрации соответственно.

Выбор гауссовой функции обусловлен ее достаточной простотой и гибкостью, так она задается двумя параметрами (координатой максимума и коэффициентом концентрации). Это сокращает размерность задачи оптимизации при настройке нечеткой базы знаний. Параметры функций принадлежности выбираются экспертно. Они представлены в таблице 3.6.

Значения факторов представляются как отклонение в процентах от усредненных показателей по аналогичным продуктам.

3.2.3 Нечеткий логический вывод при оценке конкурентоспособности туристского продукта

Нечеткий вывод осуществляется алгоритмами Мамдани и Сугено. В качестве треугольной нормы выбрано умножение. При нечетким выводе Мамдани дефаззификация по методу центра тяжести; при нечетком выводе Сугено - по методу взвешенного среднего.

Дефаззификация методом центра тяжести наиболее используема на практике. При использовании этого метода необходимо учитывать, что результат дефаззификации не чувствителен ко вкладу правил с малыми степенями выполнения. Зависит он лишь от правил с максимальными степенями выполнения. Во многих случаях результат нечеткого вывода определяется одним таким правилом.

В иерархических системах выход одной базы знаний подается на вход другой базы знаний. Существует два способа создания иерархических нечетких систем. Первый предполагает нечеткий вывод для промежуточных переменных и последующую передачу четких значений этих переменных в нечеткие системы следующего уровня. Во втором способе, напротив, процедуры дефаззификации и фаззификации для промежуточных переменных не выполняются. Результат логического вывода в виде нечеткого множества напрямую передается на следующий уровень.

3.3 Выходная информация

Выходная информация представляет собой лингвистические переменные - свертки частных влияющих факторов и критерий конкурентоспособности туристского продукта. Описание выходной информации представлено в таблице 3.5.

Таблица 3.5 - Выходная информация

Наименование ЛП	Обозначение	Описание ЛП	Получатель
Качество		Совокупность свойств продукта; способность удовлетворять ожидаемые потребности приобретающих данный продукт	Эксперт\ менеджер
Имидж		Целостная совокупность ассоциаций и впечатлений, представляющая данный продукт в сознании потребителей	То же
Сервис		Множество услуг, представляемых реальным и потенциальным потребителям, как включенных в данный продукт, так и сопутствующих	??
Конкурентоспособность		Значение, представляющее конкурентоспособность продукта	??

3.4 Входная информация

Входная информация - это набор лингвистических переменных, представляющих частные факторы, влияющие на конкурентоспособность туристского продукта, а также их свертки. Описание функций принадлежности нечетких термов - в таблице 3.7.

Таблица 3.6 - Входная информация

Наименование ЛП	Обозначение	Описание ЛП	Получатель
Качество		Совокупность свойств продукта; способность удовлетворять ожидаемые потребности приобретающих данный продукт	Моделирует-ся с помощью нечеткой БЗ Мамдани
Имидж		Целостная совокупность ассоциаций и впечатлений, представляющая данный продукт в сознании потребителей	То же
Сервис		Множество услуг, представляемых реальным и потенциальным потребителям, как включенных в данный продукт, так и сопутствующих	??
Цена		Цена данного туристского продукта на анализируемом рынке	Эксперт\ менеджер
Качество проектных решений		Потенциальное качество, заложенное в продукт, определяется его потребительскими свойствами - обоснованностью, эффективностью, целостностью, ясностью, гибкостью, полезностью	То же
Качество производственных технологий		Накладывает объективные ограничения по достижению потенциального качества. Сюда относится качество транспортных услуг (поездка до места потребления продукта и транспорт непосредственно на месте потребления), их безопасностью, качество оборудования	??
Кадровое обеспечение		Субъективные ограничения достижения потенциального качества, обусловленные квалификацией, дисциплинированностью и мотивацией персонала, разрабатывающего туристский продукт	??
Туристский интерес		Имидж природных и антропогенных ресурсов (рекреационных), которые могут создать комфортные условия и имеют потребительную стоимостью для рекреационной деятельности и могут быть использованы для организации отдыха и оздоровления определенного контингента людей. Кроме того, сюда относятся политические, экономические факторы, определяющие имидж продукта, например, безопасность в стране	??
Рекламное обеспечение		Информация, которая распространяется в интересах производителя туристского продукта (туроператора). Это рекламное обеспечение туроператора, туристского продукта и ресурсов, связанных с данным продуктом, включающее прямую и скрытую рекламу	??
Уровень рекламаций		Информация, распространяющаяся не в интересах производителя (туроператора). Включает рекламации на конкретного туроператора и на продукт. Определяется количеством и степенью претензий потребителей, уровнем распространения информации о рекламациях	??
Удобство приобретения		Сервисное обслуживание при приобретении продукта	??
Сервис при эксплуатации продукта		Удобства, связанные потреблением продукта	??
Бонусы		Дополнительные услуги	??

Таблица 3.7 - Описание функций принадлежности нечетких термов

Термы, соответствующие входным переменным	Коэффициент концентрации	Координата максимума	Диапазон изменений
Цена, низкая	2	3	-50, 50
Цена, средняя	22	-50	-50, 50
Цена, высокая	16	0	-50, 50
Качество, низкое	22	50	-50, 50
Качество, среднее	22	-50	-50, 50
Качество, высокое	16	0	-50, 50
Имидж, низкий	22	50	-100, 100
Имидж, средний	42	-100	-100, 100
Имидж, высокий	27	0	-100, 100
Сервис, низкий	42	-100	-100, 100
Сервис, средний	31	0	-100, 100
Сервис, высокий	42	100	-100, 100
Проектные решения, низкие	35	-50	-50, 50
Проектные решения, ниже среднего	35	-25	-50, 50
Проектные решения, средние	35	0	-50, 50
Проектные решения, выше среднего	35	25	-50, 50
Проектные решения, высокие	35	50	-50, 50
Производственные технологии, низкие	21	-50	-50, 50
Производственные технологии, ниже среднего	21	-25	-50, 50
Производственные технологии, средние	21	0	-50, 50
Производственные технологии, выше среднего	21	25	-50, 50
Производственные технологии, высокие	21	50	-50, 50
Кадры, низкие	31	-50	-50, 50
Кадры, ниже среднего	31	-25	-50, 50
Кадры, средние	31	0	-50, 50
Кадры, выше среднего	31	25	-50, 50
Кадры, высокие	31	50	-50, 50
Туристский интерес, низкий	40	-50	-50, 50
Туристский интерес, ниже среднего	40	-25	-50, 50
Туристский интерес, средний	40	0	-50, 50
Туристский интерес, выше среднего	40	25	-50, 50
Туристский интерес, высокий	40	50	-50, 50
Реклама, низкая	45	-100	-100, 100
Реклама, ниже среднего	45	50	-100, 100
Реклама, средняя	45	0	-100, 100
Реклама, выше среднего	45	50	-100, 100
Реклама, высокая	45	100	-100, 100
Рекламации, низкие	33	-50	-50, 50
Рекламации, ниже среднего	33	-25	-50, 50
Рекламации, средние	33	0	-50, 50
Рекламации, выше среднего	33	25	-50, 50
Рекламации, высокие	33	50	-50, 50
Удобство, низкое	50	-100	-100, 100
Удобство, ниже среднего	50	-50	-100, 100
Удобство, среднее	50	0	-100, 100
Удобство, выше среднего	50	50	-100, 100
Удобство, высокое	50	100	-100, 100
Сервис при эксплуатации, низкий	55	-100	-100, 100
Сервис при эксплуатации, ниже среднего	55	-50	-100, 100
Сервис при эксплуатации, средний	55	0	-100, 100
Сервис при эксплуатации, выше среднего	55	50	-100, 100
Сервис при эксплуатации, высокий	55	100	-100, 100
Бонусы, низкие	60	-100	-100, 100
Бонусы, ниже среднего	60	-50	-100, 100
Бонусы, средние	60	0	-100, 100
Бонусы, выше среднего	60	50	-100, 100
Сервис при эксплуатации, высокие	60	100	-100, 100



3.5 Информационная взаимосвязь задач системы

Схема информационной взаимосвязи задач системы представлена на рисунке 3.2. Обозначения задач, входной и выходной информации приведены выше.

Рисунок 3.2 - Схема информационной взаимосвязи задач системы



4. Описание программно-математического обеспечения

4.1 Структура системы оценки конкурентоспособности туристского продукта

Нечеткая система оценки конкурентоспособности туристского продукта состоит из четырех систем нечеткого вывода:

y1.fis - нечеткая система моделирования качества продукта;

y2.fis - нечеткая система моделирования качества продукта;

y3.fis - нечеткая система моделирования сервиса, предоставляемого с туристским продуктом;

q.fis - нечеткая система оценки конкурентоспособности туристского продукта (Q)

Иерархический вывод осуществляет функция conlusion.m. Она может возвращать аргументы: результат оценки конкурентоспособности туристского продукта и значения укрепненных влияющих факторов y1, y2 и y3. Функция вызывается с десятью входными аргументами, задающими значения факторов. Значения факторов могут задаваться как числами, так и термами : ?Н? - низкий, ?НС? - ниже среднего, ?С? - средний, ?ВС? - выше среднего, ?В? - высокий.

Логический вывод осуществляется функцией qgaussmf , модифицированной из гауссовой функции принадлежности для нечетких входных данных.

Расчет степени принадлежности одного нечеткого множества к другому нечеткому множеству осуществляется функцией qual_inp_gauss. Логический вывод осуществляется через функцию evalfis_ww.

Схема процесса функционирования системы представлена на рисунке 4.1.

Описание блоков функционирования системы следующее:

1 - значение переменной x1 («Цена») задано числом;

2 - значение переменной x2 («Качество проектных решений») задано числом;

3 - значение переменной x3 («Качество производственных технологий») задано числом;

4 - значение переменной x4 («Кадровое обеспечение») задано числом;

5 - значение переменной x5 («Туристский интерес») задано числом;

6 - значение переменной x6 («Реклама») задано числом;

7 - значение переменной x7 («Рекламации») задано числом;

8 - значение переменной x8 («Удобство приобретения») задано числом;

9 - значение переменной x9 («Сервис при эксплуатации») задано числом;

10 - значение переменной x10 («Бонусы») задано числом;

преобразование i - преобразование нечеткого терма, задающего переменную xi к требуемому формату.

4.2 Структура файла системы нечеткого вывода

В рабочей области MATLAB система нечеткого вывода представляется структурой данных. В рабочую область FIS загружается одним из двух способов - считыванием с диска функцией readfis или передачей из GUI - модулей командой File > Export > To workspace .

Структура файла FIS представлена на рисунке 4.2.

Поля структуры данных FIS:

name - наименование системы нечеткого вывода;

type - тип системы (?Mamdani? и ?Sugeno?);



Рисунок 4.1 - Процесс функционирования системы



Рисунок 4.2 - Структура файла FIS

andMethod - реализация логической операции И (?min? - минимум, ?prod? - умножение);

orMethod - реализация логической операции ИЛИ (?max? - максимум, ?probor? - вероятностное ИЛИ);

deffuzMethod - метод дефаззификация (для систем типа Мамдани: ?centroid? - центр тяжести, ?bisector? - медиана, ?lom? - наибольший из максимумов, ?som? - наименьший из максимумов, ?mom? - среднее из максимумов; для системы типа Сугено: ?wtaver? - взвешенное среднее, ?wtsum? - взвешенная сумма);

impMethod - реализация импликации (?min? - минимум, ?prod? - умножение);

aggMethod - реализация агрегирования (?max? - максимум, ?probor? - вероятностное ИЛИ);

input - массив входных переменных;

input.name - наименование входной переменной;

input.range - диапазон изменения входной переменной;

input.mf - массив функции принадлежности входной переменной;

input.mf.name - наименование функции принадлежности входной переменной;

input.mf.type - тип функции принадлежности входной переменной (?dsigmf? - разность между сигмоидными функциями, ?gauss2mf? - двухсторонняя гауссова, ?gaussmf? - гауссова, ?gbellmf? - обобщенная колоколообразная, ?pimf? - пи-подобная, ?psigmf? - сигмоидная, ?smf? - s-подобная, ?trapmf? - трапециевидения, ?trimf? - треугольная, ?zmf? - z-подобная);

input.mf.params - массив параметров функции принадлежности входной переменной;

output - массив выходных переменных;

output.name - наименование выходной переменной;

output.range - диапазон изменения выходной переменной;

output.mf - массив функции принадлежности выходной переменной;

output.mf.type - тип функции принадлежности выходной переменной (для систем типа Мамдани описаны в поле input.mf.type, для системы Сугено заключения правил задаются константами ?constant? или линейной комбинацией входных переменных ?linear?);

output.mf.params - массив параметров функции принадлежности выходной переменной;

rule - массив правил нечеткой базы знаний;

rule. antecedent - посылки правила (указываются порядковые номера термом в порядке записи входных переменных. 0 - означает, что значение входной переменной не влияет на истинность правила);

rule.cosequent - заключение правила (указываются порядковые номера термом в порядке записи входных переменных; 0 означает, что правило не распространяется на соответствующую выходную переменную);

rule.weight - вес правила (число из диапозана [0,1]);

rule.connection - логическая связка переменных внутри правила (1 - логическое И, 2 - логическое ИЛИ).

4.3 Формат файла .fis (на примере y1.fis)

Система нечеткого вывода хранится на диске в виде .fis-файлов. Формат .fis-файла представлен в таблице 4.1.

Таблица 4.1 - Формат файла .fis

Строки файла	Описание
1	2
[System] Name='y1_Quality' Type='mamdani' Version=2.0 NumInputs=3 NumOutputs=1 NumRules=19 AndMethod='prod' OrMethod='max' ImpMethod='min' AggMethod='max' DeffuzMethod='centroid' [Input] Name='x_2->проектные_решения' Range=[-50 50] NumMFs=3 MF1='H':'gaussmf',[35 -50] MF2='C':'gaussmf',[35 0] MF3='B':'gaussmf',[35 50] MF4='HC':'gaussmf',[35 -25] MF5='BC':'gaussmf',[35 25] [Input2] Name='x_3-> производственные_технологии' Range=[-50 50] NumMFs=5 MF1='H':'gaussmf',[21 -50] MF2='C':'gaussmf',[21 0] MF3='B':'gaussmf',[21 50] MF4='HC':'gaussmf',[21 -25] MF5='BC':'gaussmf',[21 25] [Input3] Name='x_4->кадры' Range=[-50 50] NumMFs=5 MF1='H':'gaussmf',[31 -50] MF2='C':'gaussmf',[31 0] MF3='B':'gaussmf',[31 50] MF4='HC':'gaussmf',[31 -25] MF5='BC':'gaussmf',[31 25] [Outputl] Name='y_1->Количество' Range=[-75 75] NumMFs=3 MF1='Hизкое':'gaussmf',[22 -50] MF2='Cреднее':'gaussmf',[16 0] MF3='Bысокое':'gaussmf',[22 50] [Rules] 3 3 3, 3 (1) : 1 3 3 2, 3 (1) : 1 3 2 3, 3 (1) : 1	Метка общих параметров системы нечеткого вывода Наименование системы Тип системы нечеткого вывода Число входных переменных Число выходных переменных Число правил в базе знаний Реализация логической операции И Реализация логической операции ИЛИ Реализация импликации Реализация агрегирования Метод дефаззификации Метка первой входной переменной Наименование первой входной переменной Диапазон изменения Количество термов Первый терм : тип функции принадлежности, ее параметры Второй терм … Третий терм … Четвертый терм … Пятый терм … Метка первой выходной переменной Наименование выходной переменной Диапазон изменения Количество термов



4.4 Реализация вывода при нечетких исходных данных

В Fuzzy Logic Toolbox высота пересечения двух нечетких множеств рассчитывается с помощью функции fuzzy_input . При этом функции принадлежности нечетких множеств должны быть одного типа (колоколообразная, гауссова или сигмоидная).

При нечетком выводе с помощью функции evalfis необходимо указать, что входные переменные задаются нечеткими числами. Делается это кодированием нечеткого значения входной переменной следующим образом:

Fuzzy_value = FUZZY_LABEL-10*A-B,

где А - номер переменной в нечеткой системе, В - порядковый номер терма, FUZZY_LABEL - признак нечеткого аргумента, обозначенный отрицательным числом.

Например FUZZY_LABEL= -1000, тогда аргументы x ? -1010 рассматриваются как четкие, а аргументы x < - 1010 как нечеткие; значение х = -1012 соответствует входному нечеткому множеству с функцией принадлежности второго терма первой входной переменной.

Аналогично в нечеткой системе (fis-структуре) должны быть описаны все нечеткие значения исходных данных. fis-структура, а также константа FUZZY_LABEL должны быть доступны из m-функций, в которых запрограммированы формулы функций принадлежности. Реализуется это через глобальные переменные FUZZY_LABEL и FISFL (нечеткая система).

Чтобы нечеткая система могла работать с нечеткими исходными данными необходимо в fis-файлах заменить имена функций принадлежности входных переменных с gaussmf и qgaussmf.



4.5 Контрольный пример

Пусть эксперты определили показатели некоторого туристского продукта «А» на рынке следующим образом:

x1=15%, x2='B', x3='C', x4='H', x5='C', x6= -45%, x7= -10%, x8= -30%, x9='C', x10=80%

туристский продукт информационный система

Для расчета конкурентоспособности данного туристского продукта в командой строке MATLAB вводим команду conclusion, с указанием показателей в качестве параметров (рисунок 4.3);

В данном случае конкурентоспособность средняя.

Визуализация поверхности «входы-вход» системы, моделирующей конкурентоспособность туристского продукта представлена на рисунке 4.9.

Как следствие, эксперт может сделать вывод, в какую сторону критерии следует изменить, чтобы конкурентоспособность продукта повысилась. Например, на рисунке 4.9 видно, что конкурентоспособность растет при максимальном снижении цены (максимальное положительное отклонение от среднего значения), а также при положительном отклонении качества от среднего значения. Чтобы увеличить качество (рисунок), необходимо добиться положительного отклонения от среднего значения, например, по показателям «Производственные технологии», «Проектные решения» и т.д.



Заключение

В данной работе проведено исследование особенностей в туризме. Из всей совокупности маркетинговых исследований туристскими организациями были выбраны маркетинговые исследования, направленные на оценку конкурентоспособности туристского продукта.

В результате анализа особенностей предметной области и факторов влияющих на конкурентоспособность туристского продукта произведено обоснование выбора математического аппарата, позволяющего формализовать знания эксперта о предметной области в виде иерархической системы нечеткого вывода.

Данная система, созданная средствами MATLAB, позволяет эксперту оценить конкурентоспособность туристского продукта, укрупненные факторы, влияющие на конкурентоспособность, вследствие чего эксперт может обосновать необходимость совершенствования туристского продукта, оценить возможный объем сбыта на конкретном рынке.

Поверхности «входы-выход» систем нечеткого вывода наглядно демонстрируют, значения каких факторов и в какую сторону необходимо изменить, чтобы улучшить полученные значения.



Список использованных источников

1. Беллман Р. Принятие решений в расплывчатых условиях / Р. Беллман, Л. Заде - М.: «Мир», 1976. - с. 172-215.

2. Дурович А. Маркетинговые исследования в туризме / А.П. Дурович, Л. Анастасова - М.: Новое задание, 2002. - 348 с.

3. Дурович А.П. Маркетинг в туризме / А.П. Дурович, А.С. Копанев - Мн.: «Экономпресс», 1998. - 400 с.

4. Саати Т. Принятие решений: метод анализа иерархий / Перевод: Р.Г. Вачнадзе - М.: «Радио и связь», 1993. - 278 с.

5. Тэрано Т. Прикладные нечеткие системы / Т. Тэрано, К. Асаи, М. Сугено - М.: «Мир», 1993. - 369 с.

6. Штовба С.Д. Проектирование нечетких систем средствами MATLAB. - М.: «Горячая линия - Телеком», 2007. - 290 с.

Размещено на Allbest.ru