- •Методи прийняття рішень
- •Розділ 1. Задачі прийняття рішень. Класифікація задач прийняття рішень.
- •1.1. Приклади задач прийняття рішень та їх класифікація.
- •1.2. Невизначеність в задачах прийняття рішень
- •1.3. Теоретико-ігровий підхід до прийняття рішень
- •Висновки
- •Контрольні питання
- •Завдання до розділу 1
- •Розділ 2. Задачі вибору
- •2.1. Поняття бінарного відношення
- •2.2. Способи задавання відношень
- •2.3. Операції над відношеннями
- •2.4. Властивості відношень
- •2.5. Відношення еквівалентності, порядку, домінування та переваги
- •2.6. Поняття r-оптимальності, найкращого, найгіршого, максимального та мінімального елементів
- •2.7. Поняття функції вибору. Класи функцій вибору
- •2.8. Функції корисності
- •Висновки
- •Контрольні питання
- •Завдання до розділу 2
- •Розділ 3 багатокритеріальні задачі оптимізації
- •3.1. Загальна постановка багатокритеріальної задачі оптимізації
- •3.2. Поняття ефективної альтернативи
- •3.3. Теоретичне і практичне значення ефективного рішення.
- •3.4. Властивості ефективних альтернатив і способи їх знаходження.
- •3.5. Загальна проблема пошуку компромісних рішень
- •3.5.1. Принципи рівномірності
- •3.5.2. Принципи справедливої поступки
- •3.5.3. Інші принципи оптимальності
- •3.6. Методи нормалізації критеріїв
- •3.7. Способи урахування пріоритету критеріїв
- •3.7.1. Методи урахування жорсткого пріоритету
- •3.7.2. Методи урахування гнучкого пріоритету
- •3.8. Методи розв’язання багатокритеріальних задач оптимізації
- •3.8.1. Методи зведення до узагальненого критерію (методи згортки)
- •3.8.2. Метод головного критерію
- •3.8.3. Метод послідовних поступок
- •3.9. Поняття рішення задачі багатокритеріальної оптимізації при заданій перевазі
- •3.10. Метод обмежень при пошуку компромісних рішень в задачах векторної оптимізації.
- •3.11. Метод обмежень в багатокритеріальній задачі лінійного програмування
- •Висновки
- •Контрольні запитання
- •Завдання до розділу 3
- •Розділ 4 нечіткі множини та нечіткі відношення
- •4.1. Поняття належності
- •4.2. Визначення нечіткої множини та термінологія
- •4.3. Операції над нечіткими множинами
- •4.4. Відстань між нечіткими підмножинами
- •4.5. Звичайна підмножина, найближча до нечіткої. Індекс нечіткості
- •4.6. Звичайна підмножина - рівня нечіткої множини
- •4.7. Спеціальні операції над нечіткими множинами
- •4.8. Нечіткі відношення
- •4.9. Операції над нечіткими відношеннями
- •4.10. Властивості нечітких відношень
- •4.11. Класифікація нечітких відношень
- •4.12. Відображення нечітких множин. Принцип узагальнення
- •Висновки
- •Контрольні питання
- •Завдання до розділу 4
- •5.2. Задачі нечіткого математичного програмування та їх класифікація
- •5.3. Задачі математичного програмування при нечітких обмеженнях
- •5.3.1. Розв’язок 1, який базується на множинах рівня нечіткої множини обмежень
- •5.3.2. Розв’язок 2 і еквівалентність розв’язків обох типів.
- •5.4. Прийняття рішень при нечіткому відношенні переваги на множині альтернатив
- •5.4.1.Нечіткі відношення переваги. Їх властивості.
- •5.4.2. Нечітка підмножина недомінуємих альтернатив
- •5.4.3. Альтернативи, що чітко не домінуються, та їх властивості
- •5.5. Декілька відношень переваги на множині альтернатив
- •5.6. Відношення переваги на нечіткій множині альтернатив
- •5.7. Прийняття рішень при заданій перевазі на множині ознак
- •Висновки
- •Контрольні питання
- •Завдання до розділу 5
- •Предметний покажчик
- •Список літератури
4.5. Звичайна підмножина, найближча до нечіткої. Індекс нечіткості
Поставимо питання яка звичайна підмножина (або підмножини) A знаходиться на найменшій евклідовій відстані від даної нечіткої множини A. Легко бачити, що це буде звичайна підмножина (яка позначається ) така, що
(4.39)
Для визначеності приймемо, що =0, якщо . Отже, маємо таке означення.
О з н а ч е н н я 4.12. Найближчою звичайною множиною до нечіткої множини A називається множина з функцією належності
(4.40)
П р и к л а д 4.20. Нехай E = { x1, x2, x3, x4, x5, x6, x7, x8 }, , і
.
Тоді маємо .
Використовуючи введені раніше поняття відстаней для нечітких підмножин, визначимо два індекси нечіткості.
Лінійний індекс нечіткості, визначається через узагальнену відносну відстань Хеммінга таким чином:
. (4.41)
Квадратичний індекс нечіткості визначається через відносну евклідову відстань
. (4.42)
Число 2 в чисельнику для того, щоб одержати
, (4.43)
. (4.44)
Коли ,
. (4.45)
Геометричну інтерпретацію найближчої звичайної множини та індексу нечіткості видно з рис. 4.11. Тут товстою лінією позначено функцію належності найближчої звичайної множини до нечіткої множини A з функцією належності . Лінійний індекс нечіткості – це нормалізована площа заштрихованої фігури.
Рис. 4.11. Геометрична інтерпретація індексу нечіткості
Індекси нечіткості можна визначити і іншим способом
, (4.46)
. (4.47)
Дійсно, для будь-якого :
. (4.48)
Тоді формулу (4.41) для лінійного індексу нечіткості можна переписати у зручному вигляді:
. (4.49)
з формули 4.49 очевидно, що .
П р и к л а д 4.21. Нехай E = { x1, x2, x3, x4, x5, x6, x7, x8 }, ,
Обчислимо індекс нечіткості множини А. Для цього спочатку визначимо :
.
Тепер обчислимо :
Нехай A та B дві нечіткі підмножини E. Як співвідносяться індекси нечіткості перерізу та обєднання цих нечітких підмножин з індексами нечіткості вихідних підмножин.
Розглянемо приклади.
П р и к л а д 4.22. Нехай . Обчислимо індекси нечіткості вихідних множин та їх перерізу.
.
.
Ми отримали, що індекс нечіткості перерізу менший за індекси нечіткості вихідних підмножин.
П р и к л а д 4.23. Нехай , . Обчислимо індекси нечіткості для цих множин та їх перерізу.
,
,
,
.
У цьому прикладі індекс нечіткості перерізу більший за індекси нечіткості вихідних підмножин.
Таким чином, ми бачимо, що індекс нечіткості перерізу підмножин A та B може бути як меншим, так і більшим за індекси нечіткості вихідних підмножин. Теж саме можна сказати і про обєднання нечітких підмножин. Це буде вірним і для квадратичного індексу нечіткості.