Генерация баз правил нечетких систем на основе модифицированных муравьиных алгоритмов

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 Н...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Проблемы управления и информатики
Datum:2019
Hauptverfasser: Кондратенко, Ю.П., Козлов, А.В.
Format: Artikel
Sprache:Russisch
Veröffentlicht: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2019
Schlagworte:
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/180783
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren: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.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
_version_ 1862551177442361344
author Кондратенко, Ю.П.
Козлов, А.В.
author_facet Кондратенко, Ю.П.
Козлов, А.В.
citation_txt 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.
collection DSpace DC
container_title Проблемы управления и информатики
description 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.
first_indexed 2025-11-25T20:50:34Z
format Article
fulltext
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-180783
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
issn 0572-2691
language Russian
last_indexed 2026-03-13T04:29:55Z
publishDate 2019
publisher Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
record_format dspace
spelling Кондратенко, Ю.П.
Козлов, А.В.
2021-10-18T18:58:26Z
2021-10-18T18:58:26Z
2019
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.
0572-2691
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/180783
681.5
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.
ru
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
Проблемы управления и информатики
Методы управления и оценивания в условиях неопределенности
Генерация баз правил нечетких систем на основе модифицированных муравьиных алгоритмов
Генерація баз правил нечітких систем на основі модифікованих мурашиних алгоритмів
Generation of rule bases of fuzzy systems based on modified ant colony algorithms
Article
published earlier
spellingShingle Генерация баз правил нечетких систем на основе модифицированных муравьиных алгоритмов
Кондратенко, Ю.П.
Козлов, А.В.
Методы управления и оценивания в условиях неопределенности
title Генерация баз правил нечетких систем на основе модифицированных муравьиных алгоритмов
title_alt Генерація баз правил нечітких систем на основі модифікованих мурашиних алгоритмів
Generation of rule bases of fuzzy systems based on modified ant colony algorithms
title_full Генерация баз правил нечетких систем на основе модифицированных муравьиных алгоритмов
title_fullStr Генерация баз правил нечетких систем на основе модифицированных муравьиных алгоритмов
title_full_unstemmed Генерация баз правил нечетких систем на основе модифицированных муравьиных алгоритмов
title_short Генерация баз правил нечетких систем на основе модифицированных муравьиных алгоритмов
title_sort генерация баз правил нечетких систем на основе модифицированных муравьиных алгоритмов
topic Методы управления и оценивания в условиях неопределенности
topic_facet Методы управления и оценивания в условиях неопределенности
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/180783
work_keys_str_mv AT kondratenkoûp generaciâbazpravilnečetkihsistemnaosnovemodificirovannyhmuravʹinyhalgoritmov
AT kozlovav generaciâbazpravilnečetkihsistemnaosnovemodificirovannyhmuravʹinyhalgoritmov
AT kondratenkoûp generacíâbazpravilnečítkihsistemnaosnovímodifíkovanihmurašinihalgoritmív
AT kozlovav generacíâbazpravilnečítkihsistemnaosnovímodifíkovanihmurašinihalgoritmív
AT kondratenkoûp generationofrulebasesoffuzzysystemsbasedonmodifiedantcolonyalgorithms
AT kozlovav generationofrulebasesoffuzzysystemsbasedonmodifiedantcolonyalgorithms