Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Бизнес-планирование (Котов В.И.) / Котов ВИ Анализ рисков инвестиционных проектов.pdf
Скачиваний:
203
Добавлен:
15.03.2015
Размер:
1.21 Mб
Скачать

[a1, a2] (^) i = [a1i , a2i].

(5.9)

Из существа операций с трапециевидными числами можно сделать ряд важных утверждений (без доказательства):

действительное число есть частный случай треугольного нечеткого числа;

сумма треугольных чисел есть треугольное число;

треугольное (трапециевидное) число, умноженное на действительное число, есть треугольное (трапециевидное) число;

сумма трапециевидных чисел есть трапециевидное число;

сумма треугольного и трапециевидного чисел есть трапециевидное число.

Анализируя свойства нелинейных операций с нечеткими числами (например, деления), исследователи приходят к выводу, что форма функций принадлежности результирующих нечетких чисел часто близка к треугольной. Это позволяет аппроксимировать результат, приводя его к треугольному виду. Тогда операции с треугольными числами сводятся к операциям с абсциссами вершин их функций принадлежности. То есть, если мы вводим описание треугольного числа набором абсцисс вершин (a, b, c), то можно записать:

(a1, b1, c1) + (a2, b2, c2) (a1 + a2, b1 + b2, c1 + c2). (5.10)

Это – самое распространенное правило мягких вычислений.

5.4. Нечеткие функции

Поле нечетких чисел – это несчетное множество нечетких чисел. Нечеткая функция – это взаимно однозначное соответствие двух

полей нечетких чисел. Для наших приложений областью определения нечеткой функции является ось действительных чисел, то есть вырожденный

94

случай поля нечетких чисел, когда их треугольные функции принадлежности вырождаются в точку с координатами (а, 1).

Нечеткую функцию уместно назвать по типу тех чисел, которые характеризуют область ее значений. Если поле значений – это поле треугольных чисел, то и саму функцию будем называть треугольной. Например, прогноз продаж компании (нарастающим итогом) задан тремя функциями вещественной переменной: f1(t) – оптимистичный прогноз, f2(t) – пессимистичный прогноз, f3(t) – среднеожидаемые значения продаж, где t – время прогноза. Тогда лингвистическая переменная «Прогноз продаж в момент t есть треугольное число ( f1(t), f2(t), f3(t) ), а все прогнозное поле есть треугольная нечеткая функция (рис.5.7), имеющая вид криволинейной полосы.

 

 

 

 

 

 

Прогноз продаж

 

 

 

 

 

 

9

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

F1

 

8

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

F3

 

7

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

.

6

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

F2

руб

5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Млн.

4

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

 

 

 

 

 

 

 

Время

 

 

 

 

 

 

Рис. 5.7. Три сценария нечеткого прогноза продаж

 

 

 

 

Рассмотрим без доказательства ряд операций над треугольными нечеткими функциями:

сложение: сумма (разность) треугольных функций есть треугольная функция;

умножение на число переводит треугольную функцию в треугольную функцию;

95

дифференцирование (интегрирование) треугольной нечеткой функции проводится по правилам вещественного дифференцирования (интегрирования):

d

( f1(t), f2(t), f3(t) ) = (

d

f1(t),

d

f2(t),

d

f3(t) ),

(5.11)

dt

dt

dt

dt

( f1(t), f2(t), f3(t) ) dt = ( f1(t)dt, f2(t) dt, f3(t) dt )

(5.12)

Функция, зависящая от нечеткого параметра, является нечеткой. Для вычисления значений функции, зависящей от нечетких переменных можно использовать α-уровневый принцип обобщения.

α-уровневый принцип обобщения.

Если Y = f (x1 , x2 ,...xn ) - функция от n независимых переменных и

аргументы

x i

заданы нечеткими числами:

 

 

 

 

~

= U(x

 

 

+

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

xi

i,α , x

i,α ),i =1,n , где x±- верхняя и нижняя абсцисса

 

 

 

α [0,1]

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

α–уровня,

как

 

показано

 

на

рис.

5.3,

то

значением функции

~

=

~

~

 

 

~

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Y

f ( x1

, x2 ,... xn ) называется нечеткое число:

 

 

~

 

=

U (Y

 

, Y

+

 

 

) , где нижняя граница α–уровня:

Y

 

 

α

 

 

 

α

 

 

 

α [ 0 ,1]

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Y

=

 

inf

 

 

 

{ f (x

, x

 

,...x

n,α

)}

 

α

 

 

 

 

+

 

 

 

 

 

 

1,α

 

2,α

 

 

и верхняя граница

 

xi ,α

 

 

],i =1,n

 

 

 

 

 

 

 

[ xi ,α

,xi ,α

 

 

 

 

 

 

 

 

 

α–уровня:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Y

+

=

 

sup

 

 

 

{ f (x

, x

2,α

,...x

n,α

)}

 

α

 

xi ,α [ xi,α ,xi+,α ],i =

 

 

 

 

1,α

 

 

 

.

 

 

 

1,n

 

 

 

 

 

 

 

 

 

96

Применение α-уровневого принципа обобщения сводится к решению для каждого α–уровня следующей задачи оптимизации:

найти минимальное и максимальное значения функции

Y = f (x1 , x2 ,...xn ) при условии, что аргументы могут принимать значения из соответствующих α–уровневых множеств.

Количество α–уровней выбирается с таким расчетом, чтобы обеспечить необходимую точность вычислений.

97