|
3.5 Генетический алгоритм поиска оптимальной комбинации значений фаззификаторов реализующих управление неопределенностью, и значений «ширины зоны» для РСМ-алгоритма на основе интервальных нечетких множеств второго типа Метод кластеризации с использованием РСМ-алгоритма на основе ИНМТ2 с неопределенными значениями фаззификаторов и ГА позволяет значительно сократи ть время поиска оптимальной комбинации значений параметров алгоритма кластеризации и обеспечить получение адекватных результатов кластеризации [67]. При этом кластеризация объектов выполняется с учётом свойства кластерной типичности. Пусть в PCM-алгоритме на основе ИНМТ2 для каждого кластера задается единственное значение «ширины зоны» (у = 1,с), а для фаззификатора m определяется комбинация значений: т , и т2. Для поиска оптимальной комбинации значений фаззификаторов m ,, т 2 и оптимальных значений «ширины зоны» 7]j (у = 1,с) может быть использован ГА с хромосомой вида: s = (3.33) где м {,т2 е(1, ттах]; ттах некоторое действительное число, определяющее максимальное значение фаззификатора; т1<т2; 77. «ширина зоны» j -го _____ ____/ • 1 _ ^ Г~лг,1‘п „ tain ^ a --wav . а min . „ „ max ✓ „ кластера (у —1,с), 7у ^ 17j *7/ ] * 7у ^ 0, 77/ ^ 0> 7/ ^ 7/wax> 7 / —7ma*» < 77Г > некоторое действительное число, определяющее максимальное значение «ширины зоны». В качестве функции соответствия для ГА в общем случае для множества объектов, содержащего кластеры гиперэллипсоидной формы может использоваться общий гиперобъем Н по формуле (3.20), а в частном случае 172 |
5.4.1 Неопределенность «ширины зоны» в РСМ-алгоритме.. . . . . 3 6 0 : 5.4.2 Расширение множества объектов на интервальные нечеткие множества второго типа для РСМ-алгоритма..................363 5.4.3 Генетический алгоритм поиска оптимальной комбинации значения фаззификатора и значений «ширины зоны», реализующих управление неопределенностью, ■: для PCM-алгори гма на основе интервальных нечетких множеств второго типа:.............................369 5.4.4 Генетический алгоритм поиска оптимальной комбинации значений фаззификаторов, реализующих управление неопределенностью, и значений «ширины зоны» . для РСМ-алгоритма на основе интервальных нечетких множеств второго ти п а.........................373 5.5 Неопределенность в выборе целевой функции.................................. .......376 5.5.1 Расширение множества объектов на интервальные нечеткие множества второго типа для FCM-PGM-алгоритма.. ...377 5.5.2 Генетический алгоритм поиска оптимальной комбинации значений фаззификатора и «ширины зоны» в FCM-PCM-алгоригме . на основе интервальных нечетких множеств второго типа.........3801 5.6 Двухуровневые генетические алгоритмы поиска оптимальных параметров алгоритмов кластеризации........................... ..382 5:6.1 Двухуровневый генетический алгоритм поискаюптимальной комбинации значений фаззификаторов для FCM-алгоритма^ па основе интервальных нечетких множеств второго типа.........383 5.6.2 Двухуровневый генетический алгоритм поиска оптимальной комбинации значения фаззификатора и значений «ширины зоны», реализующих управление неопределенностью, для РСМ-алгоритма на основе интервальных нечетких множеств второго ти п а......................... 389 10 5.6.3 Двухуровневый генетический алгоритм поиска оптимальной. комбинации значений фаззификаторов. реализующих управление неопределенностью, и значений «ширины зоны» для РСМ-алгоритма на основе интервальных нечетких множеств второго типа............................. 392 5.6.4 Двухуровневый генетический алгоритм поиска оптимальной комбинации значения фаззификатора и значений «ширишь зоны» в FCM-PCM-алгоритме на основе интервальных нечетких множеств второго типа..........395 Выводы по главе 5......................................................................................................... 397 Глава 6 Программная реализация методов, моделей и алгоритмов поддержки принятия решений в условиях неопределенности...................402 6. i Пакет прикладных программ «Модели прогнозирования на основе нечетких множеств первого и второго типов»...........................403 6.1.1 Общие характеристики пакета прикладных программ«Модели прогнозирования на основе нечетких множеств первого и второго типов»............... 403 6.1.2 Комплекс «ForecastingTlFS»...................................................................405 6.1.3 Комплекс «ForecastingT2FS»...................................................................408 6.2 Пакет прикладных программ «Нечеткие городские инженерные коммуникации»................................... 409 6.2.1 Общие характеристики пакета прикладных программ «Нечеткие городские инженерные коммуникации»........................410 6.2.2 Подкомплекс «FAULT IDENTIFICATION»........................................412 6.2.3 Подкомплекс «FUZZY INFERENCE SYSTEM».................................415 6.3 Пакет прикладных программ «Упорядочение и классификация инвестиционных проектов на основе мультимножеств»........................... 426 6.3.1 Общие характеристики пакета прикладных программ «Упорядочение и классификация инвестиционных проекгов на основе мул ьтимножеств»................ 428 5.4.4 Генетический алгоритм поиска оптимальной комбинации значений фаззификаторов, реализующих управление неопределенностью, и значений «ширины зоны» для РСМ-алгоритма на основе интервальных нечетких множеств второго типа М етод кластеризации с использованием РСМ -алгоритма на основе ИНМ Т2 с неопределенными значениями фаззификаторов и ГА, учитываю щий свойство кластерной типичности, позволяет значительно сократить время поиска оптимальной комбинации значений параметров алгоритма кластеризации и обеспечить получение адекватных результатов кластеризации [92]. Пусть в РСМ -алгоритме на основе ИНМ Т2 для каждого кластера задается единственное значение «ш ирины зоны» ;/у (у = 1,6*), а для фаззификатора т определяется комбинация значений: тх и т2, В этом случае для поиска оптимальной комбинации значений фаззификаторов т19 т2 п оптимальных значений «ширины зоны» ?7у ( j = l9c) может быть использован ГА. При этом хромосома задается в виде: s = (/?;,, тс), (5.59) где т ^т 2 e (I, /ндаяг]; ттах некоторое действительное число, определяющее максимальное значение фаззнфикатора; тх< т2; rjj «ширина зоны» у-го кластера (у = U ) ; С ' > 0 > С ' > ° > V7" <Чт,«, ^ тах, ПпГ < ?l j ,txу Птах некоторое действительное число, определяю щее максимальное значение «ширины зоны». При этом длина хромосомы равна 2 + с . В качестве функции соответствия для ГА к общем случае может использоваться общий гиперобъем Н по формуле (5.40), а в частном случае для множества объектов, содержащего кластеры гиперсферической формы, индекс Sph по формуле (5.44). 373 |