Научная статья на тему 'Ранжирование объектов на основе нечеткого отношения с интенсивностью предпочтений'

Ранжирование объектов на основе нечеткого отношения с интенсивностью предпочтений Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

CC BY
77
33
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «Ранжирование объектов на основе нечеткого отношения с интенсивностью предпочтений»

Известия ТРТУ

Тематический выпуск

3. Knyaz’kov V.S., Volchenskaya T.V. Maximally Parallel Algorithms for Raster Image Processing by Cellular VLSI Processors // Pattern Recognition and Image Analysis, Vol.6, № 2, 1996, pp.403-404.

4. Knyaz’kov V.S. An Assotiative Cellular VLSI Processor for Paraded Processing by Raster Image: the concept and Applied Computations // Pattern Recognition and Image Analysis, Vol.6, № 2, 1996, pp.401-402.

УДК 658.512

Санжапов Б.Х.

Ранжирование объектов на основе нечеткого отношения с интенсивностью

предпочтений.

Значительную роль при анализе сложных систем играют модели обработки экспертной информации Информация, на основе которой необходимо формировать решения , носит в основном качественный характер. Довольно часто она представима в виде нечетких оценок относительных преимуществ альтернативных вариантов Ее формализация производится на основе бинарного отношения, заданного на множестве альтернатив.

Для описания исходной информации используется ориентированный взвешенный граф в = (Х,и) , X множество вершин , в котором каждый объект отождествляется с вершиной, и - множество дуг, определенных отношением Я , т.е. дуга (М)е и имеет вес Гу. Вес дуги определяется на основе экспертных оценок, поэтому целесообразно рассматривать его как нечеткое множество. Таким образом,

1Игщ}, Гу={(1у, (Х,;(1у)) | ^е Н+= (0,~), (1 и)е и>.

Здесь подразумевается , что объект i предпочтительней объекта } в 1у раз с достоверностью Цу(1у), |Ду >[0,1 ].

В отличие от известных подходов к упорядочению объектов по нечетким оценкам парных сравнений , предлагаемый метод позволяет обрабатывать полимодальные экспертные оценки [1]. Идея метода заключается в построении сверхтранзитивной матрицы (в общем случае не единственной) , аппроксимирующей исходное бинарное отношение в максимальной степени согласованной с экспертными оценками и упорядочении на ее основе исходного множество альтернатив.

Доказывается , что метод упорядочения объектов обладает рядом желательных свойств содержательности ( при использовании шкалы лог - отношений ) , положительной реакции , сохранение оптимальности и доминирования и др., наличие которых является обоснованием его применения для решения практических задач.

Литература

1. Санжапов Б.Х. Полимодальные экспертные оценки //Изв. РАН Техническая кибернетика , 1994, №2.

УДК 658.512.2

Давыдов Д.А., Фоменков С.А.

Представление физических знаний для систем автоматизации проектирования

технических объектов.

Определяющими при разработке СУБЗ (система управления базой данных) являются следующие задачи: выбор рациональной структуры представления информации и обеспечение

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.