Багатоетапні процедури прийняття рішень цілеспрямованими системами в нечітких умовах

Узагальнення багатоетапних задач управління на термінальнім інтервалі часу динамічною системою. Процедури побудови моделей вибору нечітких альтернатив. Показники розмитості нечітких множин. Аналіз моделі формування рішень в умовах надзвичайних ситуацій.

Рубрика Программирование, компьютеры и кибернетика
Вид статья
Язык украинский
Дата добавления 30.09.2018
Размер файла 41,2 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/

УДК 631.151

Багатоетапні процедури прийняття рішень цілеспрямованими системами в нечітких умовах

Л.Сікора, Р.Ткачук, О.Довгун, Р.Федчишин, М. Медиковський

Актуальність проблеми. В складних технологічних системах з високоенергетичними технологічними процесами, які обслуговуються колективом операторів можуть виникати конфлікти за рахунок: зовнішніх збурень і загроз; психологічної змученості операторів при високих рівнях ризику прийняття рішень і неоднорідності профпідготовки; збоїв у процесі прийняття рішень за рахунок недостовірності інформації; технологічних збоїв та неполадок обладнання.

Тому в таких обставинах важливо вміти швидко і ефективно керівникам і членам команди формувати і реалізувати цілеорієнтовані рішення на коректних професійних та теоретичних підставах.

Проблемна задача. Багатоетапний процес прийняття рішень в нечітких умовах конфліктних і аварійних ситуаціях для свого формування вимагає відповідно використання адекватного математичного апарату.

Узагальнення багатоетапних задач управління на термінальнім інтервалі часу динамічною системою грунтується, виходячи з аналізу поведінки системи на локальних відрізках у вигляді моделей динаміки [1] в термінальнім часі:

де -- функціональна модель системи, -- параметр стану, -- управління.

Тоді існують обмеження для управлінь де -- цільова область.

Метод Белмана-Заде дозволяє найти [1] послідовність управлінь , які виводять систему в цільову область простору стану , для яких функція належності множини розв'язків DS будується (на основі концепції нечітких множин) у вигляді [2]:

,

де розв'язок моделі динамічного управління, яке включає послідовність локальних керуючих дій:

,

при цьому оптимізаційна процедура має вигляд [3]:

,

на основі якого будуємо зворотню послідовність управлінь ,

.

Тоді для них обчислюємо послідовність у вигляді:

,

а послідовність управлінь визначається на основі:

.

Розглянемо процедури побудови моделей вибору нечітких альтернатив. Класи альтернатив формуються на розбитті цільового простору системи об'єкта (спряженого) з простором станів на основі функції домінування.

Функції домінування, лінійно впорядкована, кожному значенню альтернативи ставить у відповідність позицію на шкалі переваг [4]:

тобто маємо:

;

;

де -- множина альтернатив; -- відношення переваги асиметричне, нечітке, L -- шкала порівнянь в якій проводиться порівняння альтернатив (лінійна, упорядкована), I -- розмір шкали, -- степінь переваги х над у. При цьому функція недомовності протилежна до функції домінованості і має наступний вигляд:

,

що і приводить до нечіткої множини недомінованих альтернатив на розбитті простору станів

.

Для широкого класу функцій недомінованості альтернатив для функцій переваги I-ациклічних на L-шкалі виконується умова впорядкування [4]:

які визначають умови вибору при розмитих альтернативах.

Показник розмитості нечітких множин визначає:

- як показник внутрішньої невизначеності, протиріччя;

- часткова належність об'єктів класу множин;

- міра відмінності нечіткої множини від чіткої.

Глобальний показник розмитості визначається у вигляді функціоналу

, тоді (максимальна розмитість x відносно властивості A).

Властивості показника розмитості об'єкта виразимо у вигляді послідовності моделей які визначають тип об'єкта:

, A - проста множина ;

Степінь розмитості може характеризуватись по аналогії з шенонівською логарифмічною ентропією:

,

де -- функція Шенона.

Тоді порогова функція в процедурах прийняття рішень при оцінці степені розмитості має вигляд

і відповідно прийме вигляд на інтервалі розбиття :

де - пороговий коефіцієнт прийняття рішень, с - поріг при виборі альтернатив.

Метричний підхід до визначення показників розмитості грунтується на відповідних процедурах визначення метрики в просторі (R2RT) стану

1) Модель розмитості Хеммінга в R2:

2) Модель степені розмитості на основі евклідової міри в R2Tmi

де а віддаль між множинами A і B тоді матиме розмиту оцінку на R2RT ,

Виходячи з вище наведеного можемо визначити наступні метрики в просторі R2.

1. Енергія нечіткої множини: .

2. Симетричну метрику:

3. Міра ентропій при оцінці розмитості:

4. Для ортогональної системи базису в R2 властивостей {Aj , j [1, M)}, для якої маємо побудуємо функцію розмитості у вигляді функції hr на розмитій множині A R2 .

В роботі [4] пропонується в якості інформаційної різниці розмитості ситуацій використовувати функцію розпізнавання образу класу множини , а також -рівневі процедури оцінки степені подібності (різниці) в процесі прийняття рішень при оцінці положення множини в РSDS

.

Відповідно міри приросту інформації при порівнянні ситуацій в просторі станів

,

де .

визначають достовірність з рівнем попадання координати в області {Xi,Xj}R2 на розбитті простору станів РS R2.

управління нечіткий розмитість надзвичайний

Висновки

Розглянуто моделі багатокрокових процедур формування рішень в умовах надзвичайних ситуацій при розмитості вхідних даних з певним рівнем ризику.

Література

1.Сікора Л.С. Системологія прийняття рішень на управління в складних технологічних структурах. -- Львів: Каменяр, 1998.--С.453.

2. Сікора Л.С., Медиковський М.О. Автоматизація керування енергоактивними об'єктами при обмежених ресурсах. -- Львів. Центр стратегічних досліджень еко-біотехнічних систем, 2002.-- 298с.

3. Зайченко Ю.П. Исследование операций.-- К.: Вища школа, 1988. -- С.552.

4. Нечеткие множества в моделях управления и исскуственного интеллекта.-- М.: Радио и связь, 1990.-- С.304.

Размещено на Allbest.ru

...

Подобные документы

  • Планування цілеспрямованих дій і прийняття рішень. Характеристика методу повного перебору - універсального методу вирішення оптимізаційних задач, якщо множина допустимих рішень обмежена. Експоненційна складність евристичного пошуку. Складність алгоритмів.

    реферат [62,2 K], добавлен 13.06.2010

  • Знайомство з системами підтримки прийняття рішень (СППР) та їх використання для підтримки прийняття рішень при створенні підприємства по торгівлі біжутерією з Азії. Вибір приміщення для розташування торговельного залу в пакеті "Prime Decisions".

    лабораторная работа [4,2 M], добавлен 08.07.2011

  • Основні ознаки, що дозволяють здійснювати ідентифікацію складних об’єктів моніторингу на основі нечітких алгоритмів кластерного аналізу. Вибір доцільного алгоритму кластеризації складних об’єктів моніторингу та синтез математичної моделі кластеризації.

    курсовая работа [1,2 M], добавлен 12.01.2016

  • Комп’ютерні інформаційні системи СППР (системи підтримки прийняття рішень). Призначення, переваги, компоненти, архітектура. Приклади використовуваних СППР, їх основні види і опис. Нейронні мережі та СППР. Чинники, які сприяють сприйняттю і поширенню СППР.

    курсовая работа [323,7 K], добавлен 28.12.2010

  • Живучість в комплексі властивостей складних систем. Моделі для аналізу живучості. Аналіз електромагнітної сумісності. Характер пошкоджень елементної бази інформаційно-обчислювальних систем. Розробка алгоритму, баз даних та модулів програми, її тестування.

    дипломная работа [151,5 K], добавлен 11.03.2012

  • Проблеми при розробленні автоматизованих систем управління в банку. Сутність, загальні риси та відмінності серії стандартів MRP та MRPII. Види технологічного процесу автоматизованої обробки економічної інформації. Системи підтримки прийняття рішень.

    контрольная работа [32,8 K], добавлен 26.07.2009

  • Аналіз областей застосування та технічних рішень до побудови систем керування маніпуляторами. Виведення рівнянь, які описують маніпулятор як виконавчий об’єкт керування. Зв’язок значень кутів акселерометра з формуванням сигналів управління маніпулятором.

    дипломная работа [2,3 M], добавлен 26.07.2013

  • Галузі застосування та принцип роботи мови програмування "Пролог". Керування процесом пошуку рішень, типи даних та використання списків. Рекурсивні процедури та цикли за допомогою пошуку з поверненням. Виконання арифметичних та логічних операцій.

    курс лекций [99,7 K], добавлен 06.07.2011

  • Опис та схема процедури ініціалізації вимірювальної системи. Коефіцієнти апроксимуючого поліному. Опис та схема процедур перетворення статичного сигналу. Екранна форма програми. Опис процедури перетворення змінного сигналу. Блок-схема процедури Read_T.

    курсовая работа [187,3 K], добавлен 09.06.2010

  • Методи рішень диференційних рівнянь за допомогою мов програмування і їх графічні можливості. Аналіз динамічних та частотних властивостей електронної системи за допомогою чисельної моделі. Представлення цифрової моделі та блок-схеми алгоритму обчислень.

    практическая работа [430,6 K], добавлен 27.05.2015

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.