Předmět Fuzzy množiny v rozhodování a řízení (KMA / PGSFR)
Na serveru studentino.cz naleznete nejrůznější studijní materiály: zápisky z přednášek nebo cvičení, vzorové testy, seminární práce, domácí úkoly a další z předmětu KMA / PGSFR - Fuzzy množiny v rozhodování a řízení, Přírodovědecká fakulta, Univerzita Palackého v Olomouci (UP).
Top 10 materiálů tohoto předmětu
Materiály tohoto předmětu
| Materiál | Typ | Datum | Počet stažení |
|---|
Další informace
Obsah
První část představuje pokročilý kurz fuzzy a jazykově orientovaného fuzzy modelování. Druhá část je zaměřena na fuzzy regulaci a fuzzy modely hodnocení a rozhodování při více kritériích a za rizika. Zejména v oblasti fuzzy přístupu k hodnocení a rozhodování je tento předmět bezprostředně spojen s výzkumem probíhajícím na školícím pracovišti a zahrnuje jeho výsledky.1. Základní pojmy a principy teorie fuzzy množin.2. Fuzzy čísla a fuzzy vektory, vlastnosti. Důležité třídy fuzzy čísel. Aritmetika, uspořádání a metrika fuzzy čísel.3. Speciální struktury fuzzy čísel, fuzzy škály a normované fuzzy váhy. Fuzzy funkce.4. Fuzzy čísla v roli stupňů příslušnosti u fuzzy množin typu 2. Algebry fuzzy stupňů příslušnosti.5. Jazyková proměnná, speciální struktury hodnot jazykové proměnné. Jazyková aproximace.6. Jazykově definovaná funkce - báze fuzzy pravidel. Způsoby vytváření bází fuzzy pravidel: expertní definování báze pravidel, odvození báze pravidel z dat pomocí neuronových sítí. Přibližná dedukce.7. Fuzzy regulace. Princip fuzzy regulátoru. Návrh fuzzy regulátoru. Mamdaniho, Takagi - Sugenův a Sugenův a další typy fuzzy regulátorů. Fuzzy regulátory jako univerzální aproximátory.8. Aplikace fuzzy množin ve vícekriteriálním rozhodování. Přehled základních typů metod vícekriteriálního hodnocení využívajících nástrojů teorie fuzzy množin.9. Cílově orientovaný přístup k hodnocení a jeho vztah k paradigmatu teorie fuzzy množin, hodnocení jako fuzzy stupeň naplnění cíle. Fuzzy hodnocení variant vzhledem ke kvantitativním a kvalitativním kritériím.10. Fuzzy metody vícekriteriálního hodnocení s chybějící informací o významnostech kritérií.11. Fuzzy metody vícekriteriálního hodnocení s neurčitou kardinální informací o významnostech kritérií, metoda fuzzy váženého průměru dílčích fuzzy hodnocení.12. Vícekriteriální hodnocení pomocí báze fuzzy pravidel - řešení složitého vztahu mezi kritérii a celkovým hodnocením.13. Aplikace fuzzy množin v rozhodování za rizika, fuzzy-stochastické rozhodovací modely. Různé typy fuzzy pravděpodobnostních prostorů.14. Diskrétní fuzzy-stochastické rozhodovací modely. Fuzzy rozhodovací matice. Fuzzy rozhodovací stromy.15. Fuzzy metody rozhodování za neurčitosti (pravděpodobnosti stavů světa nejsou známy).
Získané způsobilosti
PorozuměníPorozumět základům teorie fuzzy množin a fuzzy metodám vícekriteriálního rozhodování a rozhodování v podmínkách rizika.
Literatura
Dubois D., Prade H. (Eds.). Fundamentals of fuzzy sets. Kluwer Academic Publishers, Boston, London, Dordrecht, 2000. ISBN 079237732X.Von Altrock C. Fuzzy Logic and NeuroFuzzy Applications Explained. Prentice Hall, New Jersey, 1995. ISBN 0-13-368465-2.Talašová J. Fuzzy metody vícekriteriálního hodnocení a rozhodování. Vydavatelství Univerzity Palackého, Olomouc, 2003. ISBN 80-0614-4.Bělohlávek R. Fuzzy Relational Systems: Foundations and Principles. NY: Kluwer Academic/Plenum Press (Vol.20 of IFSR Int. Series on Systems Science and Engineering), 2002. ISBN 0-306-46777-1.Buckley J. J. Fuzzy Statistic. Spinger-Verlag, Berlin, Heidelberg, 2004.
Požadavky
Zkouška: prokázat porozumění a znalost předmětu
Garant
doc. RNDr. Jana Talašová, CSc.
Vyučující
doc. RNDr. Jana Talašová, CSc.