Генерация баз правил нечетких систем на основе модифицированных муравьиных алгоритмов

• Published in: Проблемы управления и информатики
• Date: 2019
• Main Authors: Кондратенко, Ю.П., Козлов, А.В.
• Format: Article
• Language: Russian
• Published: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2019
• Subjects: Методы управления и оценивания в условиях неопределенности
• Online Access: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/180783
• Journal Title: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Cite this: Генерация баз правил нечетких систем на основе модифицированных муравьиных алгоритмов / Ю.П. Кондратенко А.В. Козлов // Проблемы управления и информатики. — 2019. — № 2. — С. 59-79. — Бібліогр.: 34 назв. — рос.

В данной статье представлены разработка и исследование метода генерации баз правил нечетких систем типа Мамдани с формированием оптимальных консеквентов на основе модифицированных муравьиных алгоритмов. Полученный метод позволяет эффективно генерировать базы правил с оптимальными консеквентами для НС типа Мамдани в следующих случаях: при недостаточном объеме исходной информации (в условиях высокой степени неопределенности информации); при достаточно большом количестве правил, для которых составление БП НС на основе знаний экспертов не всегда эффективно; при различном уровне квалификации экспертов. Розроблено і досліджено метод генерації баз правил нечітких систем типу Мамдані з формуванням оптимальних консеквентів на основі модифікованих мурашиних алгоритмів. Отриманий метод дозволяє ефективно генерувати бази правил з оптимальними консеквентами для нечітких систем типу Мамдані в таких випадках: при недостатньому обсязі вхідної інформації (в умовах високого ступеня невизначеності інформації); при досить великій кількості правил, для яких складання бази правил нечіткої системи на основі знань експертів не завжди ефективно; при різному рівні кваліфікації експертів. This article is dedicated to the development and study of the method of generation of fuzzy systems rule bases of Mamdani-type with the formation of optimal consequents based on modified ant colony optimization algorithms. The obtained method makes it possible to effectively generate the rule bases with the optimal consequents for the Mamdani-type fuzzy systems in the following cases: at insufficient amount of initial information (under conditions of a high degree of information uncertainty); at a sufficiently large number of rules for which the development of a rule base based on the knowledge of experts is not always effective; at different levels of experts qualification.