Проверяемый текст
Демидова, Лилия Анатольевна. Развитие методов теории нечётких множеств и генетических алгоритмов для задач поддержки принятия решений в условиях неопределённости (Диссертация 2009)
[стр. 179]

Тогда при фиксированном значении фаззификатора т хромосома может быть представлена в виде: S= (*7ll>77l2>-,77cl>77e2), (3.36) где t]jh «ширина h -й зоны» ( h = 1,2) j -го кластера ( j ~ 1,с ); ^у1 < r}J2.
При этом в ряде случаев удается улучшить результаты кластеризации за счет учета свойства кластерной типичности, а размерность оптимизационной задачи уменьшается на 1, так как длина хромосомы вида (3.36) равна с .
Модифицированный ГА реализуется так же, как и приведенный выше ГА,
но значение фаззификатора т считается фиксированным.
3.7 Проблема выбора метода кластеризации на основе интервальных нечетких множеств второго типа Как и при кластеризации множества объектов с применением комбинированных методов кластеризации на основе НМТ1 при использовании методов кластеризации на основе ИНМТ2 возникает проблема выбора адекватного алгоритма кластеризации (РСМ-алгоритма на основе ИНМТ2 или РСМалгоритма на основе ИНМТ2).
При этом может быть использована методика, аналогичная методике, описанной в п.
2.8.
В данном случае в качестве критерия выбора того или иного метода кластеризации на основе ИНМТ2 может использоваться критерий, представляющий собой показатель качества кластеризации на основе ИНМТ2 (общий гиперобъем Н в соответствии с формулой (3.20) или индекс Sph в соответствии с формулой (3.22)), который должен быть минимизирован.
При выборе адекватного метода кластеризации на основе ИНМТ2 должна быть выполнена реализация нечеткого и возможностного методов кластеризации на основе ИНМТ2 (с использованием ГА) для различных значений, характеризующих количество кластеров с .
Искомый метод кластеризации множества объектов и искомое разбиение на кластеры определяются по минимальному значению показателя качества кластеризации.
179
[стр. 371]

вия: r\ х<}lj2 (j = [,c ).
Для хромосом-отпрысков реализуется PCM-алгоритм на основе ИНМТ2 и вычисляются значения функции соответствия по формуле (5.40).
4.
Создается новая популяция размером ( P + R .
P ) , дополненная хромосомами-отпрысками в количестве Rc ■Р , затем Rc ■Р хромосом с худшими значениями функции соответствия по формуле (5.40) отбрасываются.
Если g < G , осуществляется переход к шагу 2.
5.
Выбирается лучшая хромосома, которая минимизирует функцию соответствия по формуле (5.40).
Для каждого объекта определяется его принадлежность к кластерам.
Одновременно с популяцией хромосом вида (5.57) существуют «популяции» значений функции соответствия, координат центров кластеров и степеней принадлежности объектов центрам кластеров.
Использование данного метода кластеризации позволяет учесть свойство кластерной типичности и получить адекватные результаты кластеризации множества объектов, содержащего кластеры существенно разной плотное™ или существенно разного объема.
Данный ГА может быть модифицирован, если есть какие-либо обоснованные соображения по выбору значения фаззификатора т .
Тогда при фиксированном значении фаззификатора т хромосома может быть представлена в виде: s
=(fix1> ’Пс2)> (5.58) где Т] А«ширина h -й зоны» (h = 1.2) j -го кластера (у = 1,с ); r/ti < ?jj2 .
В этом случае длина хромосомы равна 2 •с , а размерность оптимизационной задачи сокращена на единицу.
При этом время поиска оптимального решения также может быть уменьшено.
В целом же модифицированный ГА реализуется так же, как и приведенный выше ГА, по значение фаззификатора т считается фиксированным.
Однако следует отметить, что для выбора модифицированного ГА для реализации должны быть веские основания.
372

[Back]