ЭВОЛЮЦИОННЫЙ АЛГОРИТМ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ФОРМИРОВАНИЯ БАЗЫ ПРАВИЛ В ПРОЦЕДУРЕ НЕЧЕТКОГО ВЫВОДА ПРИ КОЛЛЕКТИВНОМ ПРИНЯТИИ РЕШЕНИЙ | Научно-инновационный портал СФУ

ЭВОЛЮЦИОННЫЙ АЛГОРИТМ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ФОРМИРОВАНИЯ БАЗЫ ПРАВИЛ В ПРОЦЕДУРЕ НЕЧЕТКОГО ВЫВОДА ПРИ КОЛЛЕКТИВНОМ ПРИНЯТИИ РЕШЕНИЙ

Перевод названия: EVOLUTIONARY ALGORITHM FOR AUTOMATED DESIGNING OF RULES BASE IN FUZZY INFERENCE IN COLLECTIVE DECISION MAKING

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2019

Ключевые слова: генетические нечеткие системы, коллективное принятие решений, многокритериальная оптимизация, нечеткая база правил, задача регрессии, Genetic fuzzy systems, collective decision making, multi-objective optimization, fuzzy rule base, Regression problem

Аннотация: В работе исследуется эффективность автоматического формирования базы правил нечетких систем с использованием двухступенчатого подхода на основе эволюционных алгоритмов. Исходная генерация правил производится с помощью генетического алгоритма однокритериальной оптимизации, а дальнейший отбор правил выполняется с помощью адаптированного многокритериального алгоритма. In the article investigates the efficiency of an automatic design of the rule base for fuzzy systems using a two-step approach based on evolutionary algorithms. The initial generation of rules is performed using the GA single-objective optimization, and the further rules selection is performed using an adapted multi-objective algorithm.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Системы управления и информационные технологии

Выпуск журнала: 2

Номера страниц: 29-36

ISSN журнала: 17295068

Место издания: Воронеж

Издатель: Общество с ограниченной ответственностью Издательство Научная книга

Персоны

  • Полякова А.С. (Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева)
  • Липинский Л.В. (Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева)
  • Семенкин Е.С. (Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева)

Вхождение в базы данных

Информация о публикациях загружается с сайта службы поддержки публикационной активности СФУ. Сообщите, если заметили неточности.

Вы можете отметить интересные фрагменты текста, которые будут доступны по уникальной ссылке в адресной строке браузера.