Лабораторна робота 4 Робота з сппр “Выбор”, засобом створення проектів типу “Стоимость-эффективность”. Розрахунки, представлення інформації, висновки

Мета: вивчення можливостей проекту типу “Стоимость-эффективность” у програмі “Выбор” як елементу моделювання СППР, завершення проекту попереднього практичного заняття

Хід роботи

1. Вивчити основні аспекти обчислень у СППР “Выбор”.

2. Ознайомитись з інтерфейсом та основними командами для проведення обрахунків в СППР “Выбор”.

3. Виконати додаткове завдання практичної роботи та дати відповіді на додаткові запитання.

4. Оформити звіт із лабораторної роботи, який включає висновки щодо можливостей використання засобів аналізу даних СППР “Выбор” у СППР, опис прикладів, ілюстративний матеріал.

Практичне завдання.

Провести потрібні обчислення та оформити висновки з попередньо зробленим проектом вибору проекту.

Хід виконання роботи:

1. Відкрити попередній проект командою “Файл” – “Открыть”

2. Командою “Проект” – “Расчет”, викликаємо вікно, зображене на рис. 4:

Рис. 4. Вікно “Получение матрицы парных сравнений”

3. Дане вікно являє собою щось на зразок тестуючої програми оператором якого є матриця, яку потрібно заповнити значеннями. Для цього потрібно натискати на кожній комірці під головною діагоналлю та відповідати на запитання. Коли кожне поле буде заповнене потрібно натиснути ОК програма обробить інформацію та виведе наступне вікно (рис. 5):

Рис. 5. Вікно “Результат вычислений (анализ “стоимость-эффективность”)”.

4. Індекс погодженості показує на те що дані які Ви ввели є не суперечливими.

5. Далі потрібно вивести діаграму результату натиснувши на аналогічну клавішу у вікні “Результат Вычислений”. Буде виведена діаграма ієрархії переваг (рис. 6). Для виведення ієрархії втрат необхідно повернутись до вікна “Результат вычислений (анализ “стоимость-эффективность”)” та у полі “Иерархия” вибрати параметр “ Иерархия издержек”.

Рис. 6. Вікно “Результат вычислений”

6. У даному вікні можна вибрати вид діаграми, колір, можна також зберегти її.

Потрібно зберегти проект. Діаграма та обрахунки зберігаються разом з проектом.

Завдання до практичної роботи брати з попередньої роботи.

Лабораторна робота 5 проектування інтелектуальної сппр із застосуванням методів штучного інтелекту

Мета: вивчення основних аспектів проектування СППР із застосуванням методів штучного інтелекту.

Етап 1. Формування набору вхідних змінних.

Етап 2. Введення лінгвістичних змінних.

Точні значення вхідних змінних перетворюються на значення лінгвістичних змінних. У нечіткої логіки значення будь-якої величини подаються не числами, а словами природної мови і називаються «терм». Терм є елемент терм-множини. Терм-множиною називається множина усіх можливих значень лінгвістичної змінної.

Наприклад, вхідну змінну можна задати термами:

Н – низький рівень показника;

С – середній рівень показника;

В – високий рівень показника.

Відповідно{Н, С, В} – це терм-множина.

Етап 3. Вибір функцій належності.

Для здійснення адекватної класифікації рівнів усіх показників моделі будуються функції належності всіх лінгвістичних термів як вхідних, так і результуючої змінних. Для цього спочатку визначається можливий діапазон змін вхідних показників , та результативного показника Z.

Етап 4. Формування бази знань.

На даному етапі формується нечітка база знань типу «ЯКЩО – ТОДІ», яка є сукупністю експертно-лінгвістичних правил. Ґрунтуючись на цій базі знань модель дозволяє отримати нечіткий логічний висновок стосовно рівня фінансового стану страхової компанії на основі відповідної вхідної інформації.

Правила типу «ЯКЩО – ТОДІ» визначають взаємозв’язок між входами , та виходом Y моделі та виводиться система нечітких логічних рівнянь типу Мамдані для всіх існуючих варіантів вихідної змінної.

При формулюванні експертом лінгвістичних правил типу «ЯКЩО – ТОДІ», які утворюють базу нечітких знань про певний об'єкт, впевненість експерта в кожному правилі може бути різною. З метою відображення цих різних ступенів впевненості в базу нечітких знань вводяться ваги правил – це числа з інтервалу [0, 1], що характеризують впевненість експерта в кожному вибраному ним для прийняття рішення конкретному правилі [26]. Спочатку всі ваги правил прирівнюються до одиниці. Отже, загальний вигляд бази знань наведено у табл. 4.1.

Таблиця 4.1

Загальний вигляд бази нечітких знань

Номер вхідної комбінації	Вхідні змінні				Вага	Вихідна змінна
	x1	x2	… xi …	xn	w	y
11						d1
12
…	…	…	…	…	…
m1						dm
m2
…	…	…	…	…	…
mkm

Після побудови бази знань необхідно ретельно перевірити на наявність протилежних за змістом рядків, тобто правил, що при однакових вхідних змінних мають різні вихідні значення. Введена матриця знань визначає систему логічних висловлювань типу «ЯКЩО – ТОДІ, ІНАКШЕ», які пов'язують значення вхідних змінних x₁, …, x_n з одним із можливих значень виходу d_j, :

ЯКЩО ТА ТА ... ТА (з вагою )

АБО ТА ТА ... ТА (з вагою )

АБО ...

ТОДІ , ІНАКШЕ

ЯКЩО ТА ТА ... ТА (з вагою )

АБО ТА ТА ... ТА (з вагою )

АБО ...

АБО ТА ТА ... ТА (з вагою ),

ТОДІ .

Етап 5. Дефаззифікація (defuzzification) (усунення нечіткості).

На цьому етапі здійснюється процедура перетворення нечіткої множини в чітке число.

У нашому випадку будемо використовувати метод дефаззифікації – Centroid (вважається найбільш адекватним методом дефаззифікації) – визначення центра тяжіння нечіткої множини, яке здійснюватиметься згідно із функцією (4.4):

(4.4)

де y – результат дефазифікації;

х – змінна, що відповідає вихідній лінгвістичній змінні Y;

– функція належності нечіткої множини, що відповідає вихідній лінгвістичній змінні Y після етапу аккумуляції;

Min і Max – ліва та права межі інтервалу носія нечіткої множини вихідної лінгвістичної змінної Y.

Зробити висновки.