рус      eng

Том 11, № 2, 2016

  • Боженюк А.В., Герасименко Е.М.
    «Нахождение максимального потока минимальной стоимости в нечеткой динамической сети с заданной степенью живучести»
    Статья посвящена решению задачи нахождения потока минимальной стоимости в нечеткой транспортной сети с заданной степенью живучести, особенностью которой является зависимость всех нечетких параметров сети от времени отправления потока. Анализируемая в статье транспортная сеть рассматривается как динамическая, так как ее параметры зависят от времени и могут быть отличными в разные моменты времени. Приписанная дугам сети степень живучести означает способность объектов противостоять погодным условиям, авариям и сохранять сами объекты, пропускные способности в случае опасности. В статье представлены основные положения алгоритма, формальный алгоритм решения данной задачи, который сопровождается численным примером. Данные модели могут применяться на реальных сетях автомобильных, железных и воздушных дорог при решении задач оптимизации перевозок.

    Ключевые слова: нечеткая динамическая сеть, поток минимальной стоимости, нечеткая степень живучести.

    Ресурсы: первая страница статьи.

    Библиографическая ссылка
    Боженюк А.В., Герасименко Е.М. Нахождение максимального потока минимальной стоимости в нечеткой динамической сети с заданной степенью живучести // Нечеткие системы и мягкие вычисления. 2016. Т. 11, № 2. С. 83-94.
  • Venkataramana B., Padmasree L., Rao M.S., Latha D., Ganesan G.
    «Improvement of clustering by modification of degrees of fuzziness»
    Due to fast growth in technology, conventional classification methods are limited in their ability to support medical diagnostics without introducing considerable ambiguities. Since the conditions are vague in medicine the fuzzy methods may be more helpful rather than crisp ones. Classification depends on number of attributes, number of clusters to be classified and index of the clustering algorithm. Because it is not possible to reduce number of attributes and clusters, therefore changing the index value is a choice to improve performance. The objective of this paper is to analyze the improvement in terms of number of iterations taken, algorithm performance and percentage of correctness of Thyroid samples and wine samples classification by modifying the index of the algorithm.

    Ключевые слова: classification, fuzzy clustering, fuzzy c-means, index.

    Ресурсы: первая страница статьи.

    Библиографическая ссылка
    Venkataramana B., Padmasree L., Rao M.S., Latha D., Ganesan G. Improvement of clustering by modification of degrees of fuzziness // Нечеткие системы и мягкие вычисления. 2016. Т. 11, № 2. С. 95-101.
  • Борисов В.В., Федулов А.С., Федулов Я.А.
    «"Совместимые" нечеткие когнитивные модели: прямые и обратные задачи»
    Рассмотрены вопросы учета свойства совместимости системных факторов (концептов) для различных типов нечетких когнитивных карт при анализе проблемных ситуаций. Описаны "совместимые" нечеткие когнитивные модели, позволяющие учесть различную степень совместимости концептов при выборе операций для оценки непосредственного и опосредованного влияния концептов друг на друга. Предложены способы и проиллюстрированы примеры решения прямых и обратных задач когнитивного моделирования для "совместимых" нечетких когнитивных моделей.

    Ключевые слова: нечеткая когнитивная модель (карта), нечеткий когнитивный анализ и моделирование.

    Ресурсы: первая страница статьи.

    Библиографическая ссылка
    Борисов В.В., Федулов А.С., Федулов Я.А. "Совместимые" нечеткие когнитивные модели: прямые и обратные задачи // Нечеткие системы и мягкие вычисления. 2016. Т. 11, № 2. С. 103-114.
  • Молодцов Д.А.
    «Сравнение и продолжение многозначных зависимостей»
    Изучаются детерминированные многозначные зависимости в виде мультимножеств. Показана возможность применения многозначных зависимостей для получения гарантированного результата в динамических задачах принятия решений. Разработана методология сравнения и продолжения многозначных зависимостей на базе непрерывности мягких отображений. Переменные, участвующие в построении зависимости, могут принимать не только числовые, но и другие значения.

    Ключевые слова: многозначная зависимость, мягкие отображения, сравнение зависимостей, аппроксимация мягких отображений.

    Ресурсы: первая страница статьи.

    Библиографическая ссылка
    Молодцов Д.А. Сравнение и продолжение многозначных зависимостей // Нечеткие системы и мягкие вычисления. 2016. Т. 11, № 2. С. 115-145.
  • Князева М.В.
    «Нечеткий графовый подход для моделирования и решения задачи сетевого планирования с ограниченными ресурсами»
    С статье рассматривается графо-ориентированный подход к решению комбинаторной NP-сложной задачи сетевого планирования с ограниченными ресурсами с возможностью выполнения работ различными способами (при помощи альтернатив). Эти альтернативы отличаются временем выполнения работ, временными промежутками между их выполнением, а также требованиями к использованию ресурсов. Нечеткая задача сетевого планирования формально может быть определена как некоторое множество работ (вершин графа с нечеткими сроками выполнения), которое необходимо выполнить в соответствие с совокупными ограничениями на предшествования работ, ограничениями на ресурсы с целью минимизации совокупного времени выполнения проекта.

    Ключевые слова: нечеткий граф, комбинаторная оптимизация, сетевое планирование, метод ветвей и границ.

    Ресурсы: первая страница статьи.

    Библиографическая ссылка
    Князева М.В. Нечеткий графовый подход для моделирования и решения задачи сетевого планирования с ограниченными ресурсами // Нечеткие системы и мягкие вычисления. 2016. Т. 11, № 2. С. 147-160.
  • «Памяти Аркадия Николаевича Борисова»

    Ресурсы: текст.

Назад