2.4.3. Свойства логических операций над нечеткими множествами
Пусть A, B и C - нечеткие множества, заданные на универсальном множестве X. Тогда для операций пересечения и объединения нечетких множеств выполняются следующие свойства:
Вопросы для повторения
1.Что изучает теория нечетких множеств?
2.В чем отличие булевой логики от нечеткой логики?
3.Дайте определение функции принадлежности?
4.Зачем необходимо использование функции принадлежности?
5.Назовите некоторые виды функций принадлежности?
6.Перечислите логические операции над нечеткими множествами?
7.В чем заключается смысл операции симметрическая разность?
8.Назовите свойства логических операций над нечеткими множествами?
Резюме по теме
Введено понятие нечеткости, а именно нечеткого множества. Показана обоснованность применения нечетких множеств в решении управленческих проблем. Рассмотрены основные понятия нечеткой логики. Приведены некоторые виды функций принадлежности, которые показывают принадлежность того или иного события к определенному множеству. Приведены логические операции над нечеткими множествами, а так же указаны их свойства.
Тема 2.5. Нечеткие модели управления
Цель: показать применение нечеткой логики в управлении и охарактеризовать процесс принятия решения.
Задачи:
Дать понятие нечеткого оператора.
Рассмотреть нечеткие и лингвистические переменные.
Рассмотреть процесс получения нечеткого логического вывода.
С точки зрения сложности построения адекватной математической модели все объекты могут быть условно разделены на два класса: «простые» и «сложные».
Простые объекты допускают построение вполне адекватной и сравнительно несложной математической модели, которая соответствует реальным процессам в объекте и пригодна для реализации на вычислительной технике. Сложные объекты, образующие гораздо более обширный класс по сравнению с простыми, обладают рядом отличительных особенностей.
1) Количество факторов, оказывающих влияние на протекающие в объекте процессы, настолько велико, а взаимосвязи между его отдельными элементами являются в такой степени сложными, что создание адекватной математической модели весьма затруднительно, а в ряде случаев вообще невозможно. Если же такую модель все-таки удается построить, она оказывается, как правило, очень громоздкой и неприемлемой для практического применения в силу того, что время реакции системы управления на входное воздействие получается недопустимо большим. С другой стороны, игнорирование отдельных фактов и взаимосвязей в структуре объекта с целью получения более простой математической модели может привести к неоправданной идеализации объекта и потере адекватности.
2) Отсутствует достаточно точная и достоверная информация о характере функционирования объекта и протекающих в нем процессах, либо количество такой информации оказывается недостаточным для построения точной и адекватной модели при помощи традиционного математического аппарата.
3) Значительная часть информации, являющейся необходимой для математического описания объекта, существует лишь в форме представлений специалистов, имеющих опыт работы с рассматриваемой объектом.
4) В ряде случаев условия, влияющие на выбор стратегии управления, могут быть выражены лишь в качественном виде. Зачастую сама цель управления не может быть представлена в виде неких количественных соотношений, например, в виде какой-либо целевой функции.
Для успешного решения задачи управления сложным объектом при помощи методов нечеткой логики следует строить не модель объекта, а модель управления объектом.