数学建模算法大全模糊数学模型
2--模糊数学建模方法
28
模糊集合及其运算
几个常用的算子: (1)Zadeh算子 (,)
a b max{a,b},a b min{a,b} (2)取大、乘积算子 (,)
a b max{a,b},a b ab (3)代数和、乘积算子 (ˆ ,)
a ˆ b a b ab,a b ab
2021年4月9日
u U
(2)A与B的代数和记作A +^ B,运算规则 由下式确定:
A +^ B(u)= A(u)+B(u) A(u)B(u) u U
2021年4月9日
27
定义:称 • 、为有界算子,对a,b[0,1],有: a • b= max(0,a+b-1) a b= min(1,a+b)
可以证明: a,b[0,1], 0 max(0,a+b-1)1、 0 min(1,a+b)1
100
19
再如,Y= “年轻”也是U的一个子集,只是不同的年龄段隶属 于这一集合的程度不一样, Zadeh给出它的隶属函数:
Y
(u)
(1
(
u
1 25)2 5
)1
0 u 25 25 u 100
1 0
2021年4月9日
B(u)
25
50
U
20
则模糊集O(年老)
O 0
(1 (u 50)2 )1 5
29
模糊集合及其运算
(4)有界和、取小算子 (,)
a b 1 (a b),a b min{a,b}
(5)有界和、乘积算子 (,)
a b 1 (a b),a b ab
(6)Einstain算子 ( , )
a b
ab
数学建模案例分析-- 模糊数学方法建模3股票反弹率的模糊聚类法
§3 股票反弹率的模糊聚类法将模糊集理论应用于聚类分析,便产生了模糊聚类法。
一、模糊聚类法介绍若矩阵A 的各元素ij a 满足10≤≤ij a ,则称A 为模糊矩阵。
设p n ij a A ⨯=)(和m p ij b B ⨯=)(为两个模糊矩阵,令m j n i b a c kj ik pk ij ,,2,1,,,2,1),(1 ==∧∨== 则称矩阵m n ij c C ⨯=)(为模糊矩阵A 与B 的乘积,记为B A C ∙=,其中∨和∧的含义为},max{b a b a =∨, },min{b a b a =∧ 显然,两个模糊矩阵的乘积仍为模糊矩阵。
设方阵A 为一个模糊矩阵,若A 满足A A A =∙,则称A 为模糊等价矩阵。
模糊等价矩阵可以反映模糊分类关系的传递性,即描述诸如“甲象乙,乙象丙,则甲象丙”这样的关系。
设n n ij a A ⨯=)(为一个模糊等价矩阵,10≤≤λ为一个给定的数,令⎩⎨⎧=<≥=n j i a a a ij ij ij ,,2,1,,0,1)( λλλ则称矩阵n n ij a A ⨯=)()(λλ为A 的λ—截阵。
模糊聚类法和一般的聚类方法相似,先计算变量间的相似系数矩阵(或样品间的距离矩阵),将其元素压缩到0与1之间形成模糊矩阵,进一步改造成模糊等价矩阵,最后取不同的标准λ,得到不同的λ—截阵,从而可以得到不同的类。
具体步骤如下:1、计算相似系数矩阵R 或样品的距离矩阵D其中n n ij d D ⨯=)(和p p ij r R ⨯=)(的算法与第四章§4.7消费分布规律的分类中相同。
2、将R (或D )中的元素压缩到0与1之间形成模糊矩阵我们统一记为n n ij a A ⨯=)(;例如对相似系数矩阵p p ij r R ⨯=)(,可令p j i r a ij ij ,,2,1,),1(21 =+= 对于距离矩阵n n ij d D ⨯=)(,可令n j i d d a ij n j i ij ij ,,2,1,,max 11,1 =+-=≤≤ 3、建立模糊等价矩阵一般说来,上述模糊矩阵n n ij a A ⨯=)(不具有等价性,这可以通过模糊矩阵的乘积将其转化为模糊等价阵,具体方法是:计算,,,2242 A A A A A A ∙=∙=直到满足k k A A =2,这时模糊矩阵k A 便是一个模糊等价矩阵。
数学建模中的常见模型
数学建模中的常见模型数学建模综合评价模型是一种通过对各个评价指标进行量化,并将它们按照权重进行加权,最终得到一个综合评价值的方法。
这个模型可以应用于多指标决策问题,用于对被评价对象进行排名或分类。
常见的数学建模综合评价模型包括模糊综合评价模型、灰色关联分析模型、Topsis(理想解法)、线性加权综合评价模型、熵值法和秩和比法等。
模糊综合评价模型是一种基于模糊数学理论的方法,它将评价指标的模糊程度考虑在内,得到一个模糊评价结果。
该模型的步骤包括确定评价指标及其权重、构建模糊评价矩阵、进行模糊运算、得到模糊评价结果。
灰色关联分析模型是一种用于分析指标间关联性的方法,它可以帮助我们确定各个指标对被评价对象的影响程度。
该模型的步骤包括确定关联度计算方法、计算各个指标的关联度、得到综合关联度。
Topsis(理想解法)是一种基于距离的方法,它通过计算每个评价对象与理想解的距离,得到一个综合评价值。
该模型的步骤包括确定正负理想解、计算距离、得到综合评价值。
线性加权综合评价模型是一种常用的多指标决策方法,它将各个评价指标的权重与指标值线性组合起来,得到一个综合评价值。
该模型的优点是简单易操作,计算方便,可以对各个指标的重要性进行量化,并将其考虑在评价中。
但是,该模型的权重确定较为主观,且假设指标之间相互独立,不考虑相关性。
熵值法是一种基于信息熵理论的方法,它通过计算每个指标的熵值,得到一个综合评价值。
该模型的步骤包括计算指标的熵值、计算权重、得到综合评价值。
秩和比法是一种用于处理多指标决策问题的方法,它通过计算指标的秩和比,得到一个综合评价值。
该模型的步骤包括编秩、计算秩和比、得到综合评价值。
根据具体的评价需求和问题特点,我们可以选择合适的数学建模综合评价模型来进行评价。
每个模型都有其优点和缺点,需要根据具体情况进行选择和应用。
<span class="em">1</span><spanclass="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [数学建模——评价模型]()[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_sourc e":"vip_chatgpt_mon_search_pc_result","utm_medium":"di stribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_itemstyle="max-width: 100%"] [ .reference_list ]。
数学建模-模糊数学
A : U [0,1],
~
x A ( x ) [0,1]
A 称为 A 隶属函 确定了一个U上的模糊子集 A 。映射 ~ ~ ~
~
A ( x ) 称为 x 对 A 数, 的隶属程度,简称隶属度。 ~
~
模糊子集 A 由隶属函数 A 唯一确定,故认为二者
A 。 是等同的。为简单见,通常用A来表示 A 和 ~
模糊集合及其运算
一、经典集合与特征函数 集合:具有某种特定属性的对象集体。 通常用大写字母A、B、C等表示。 论域:对局限于一定范围内进行讨论的对象的全体。 通常用大写字母U、V、X、Y等表示。
论域U中的每个对象u称为U的元素。
模糊集合及其运算
在论域U中任意给定一个元素u及任意给定一个 经典集合A,则必有 u A 或者u A ,用函数表示为:
c
0.6 1 B 0.7 0.8
c
模糊集合及其运算
(2)模糊矩阵的合成 定义:设 A (aij )ms , B (bij )sn , 称模糊矩阵
A B (cij )mn
为A与B的合成,其中 cij max{(aik bkj ) 1 k s}。 0.1 0.2 0.4 0.5 0.6 , B 0.3 0.4 , 则 例:设A 0.1 0.2 0.3 0.5 0.6 0.1 0.2 0.2 0.5 0.6 A B B A 0.3 0.3 0.3 0.3 0.3 0.4 0.5 0.5
模糊聚类分析
(1)标准差标准化
对于第 i 个变量进行标准化,就是将 xij 换成
x ij ,即
xij xi x ij Si (1 j m )
课件数学建模(模糊数学方法建模).docx
第十四章模糊数学方法建模在生产实践.科学实验以及日常生活中,人们经常会遇到模糊概念(或现象)。
例如,大与小.轻与重.快与慢.动与静.深与浅.美与丑等都包含着一定的模糊概念。
随着科学技术的发展,各学科领域对于这些模糊概念有关的实际问题往往都需要给出定量的分析,这就需要利用模糊数学这一工具来解决。
模糊数学是一个较新的现代应用数学学科,它是继经典数学、统计数学之后发展起来的一个新的数学学科。
统计数学是将数学的应用范围从确定性的领域扩大到了不确定性的领域,即从必然现象到偶然现象,而模糊数学则是把数学的应用范围从确定性的领域扩大到了模糊领域,即从精确现象到模糊现象。
在各科学领域中,所涉及的各种量总是可以分为确定性和不确定性两大类。
对于不确定性问题,又可分为随机不确定性和模糊不确定性两类。
模糊数学就是研究属于不确定性,而又具有模糊性的量的变化规律的一种数学方法。
本章对于实际中具有模糊性的问题,利用模糊数学的理论知识建立数学模型解决问题。
14. 1.1模糊集与隶属函数1.模糊集与隶属函数一般来说,我们对通常集合的概念并不陌生,如果将所讨论的对象限制在一定的范围内,并记所讨论的对象的全体构成的集合为则称之为论域(或称为全域、全集、空间、话题)。
如果U是论域,贝仏的所有子集组成的集合称之为〃的幕集,记作W)。
在此,总是假设问题的论域是非空的。
为了与模糊集相区别,在这里称通常的集合为普通集。
对于论域〃的每一个元素氏U和某一个子集AuU , 有X"或躍A,二者有且仅有一个成立。
于是,对于子集A定义映射心:U T{0,1}即小)七X::[0, A,则称之为集合人的特征函数,集合A可以由特征函数唯一确定。
所谓论域"上的模糊集人是指:对于任意总以某个程度"A(以〔0,11)属于A ,而不能用氏人或兀e A描述。
若将普通集的特征函数的概念推广到模糊集上,即得到模糊集的隶属函数。
定义14.1设U是一个论域,如果给定了一个映射“人:"一> [0,1 ] X I 心(x) W [ 0,1 ]则就确定了一个模糊集A ,其映射d称为模糊集人的隶属函数,“人称为*对模糊集人的隶属度。
数学建模-模煳数学理论
1)模糊统计方法 它可以算是一种比较客观的方法,主要是基于
模糊统计实验的基础上,根据隶属度的客观存在 性来确定的。
模糊统计试验的四要素为:
假设我们做n次模糊统计试验,则可算出 当n不断增大时,其频率的稳定值称为x0对A的隶属
2)模糊等价矩阵 3)模糊相似关系与模糊相似矩阵
2.3 截矩阵与传递矩阵 1)截矩阵
2)模糊传递矩阵
3 模糊聚类分析
所谓聚类分析,就是用数学的方法把事物按一定要求 和规律进行分类,它有广泛的实际应用。在模糊数学产生 之前,聚类分析已是是数理统计中研究“物以类聚”的一 种多元分析方法,它通过数学工具定量地确定、划分样品 的亲疏关系,从而客观地、合理地分型划类。由于客观事 物之间在很多情况下并没有一个截然区别的界限,又由于 分类时所依据的数据指标的变化也大都是连续的,同时许 多客观事物之间的界限往往不一定很清晰,使传统的基于 数理统计原理的聚类分析方法遇到了困难。因此用模糊数 学观点解决聚类分析问题,必然会更符合于实际情况。这 种基于建立模糊相似关系对客观事物进行分类的方法,称 为模糊聚类分析。
多级模糊综合评判的具体方法步骤:
应用模糊数学方法 分析2000年数学建模A题
1) 问题的简述 2) 问题的分析
3) DNA模糊序列的分类
4) 用F统计量确定满意分类
5) 模型的评价与分析
注明:用F统的两种方法,即直 接方法和间接方法。
4.1 最大隶属原则 1)最大隶属原则Ⅰ
2)最大隶属原则Ⅱ 4.2 择近原则
5 模糊综合评判
5.1 模糊综合评判的一般方法步骤
模糊数学算法
1.问题的提出 问题的提出
1.3产业,项目决策的方法分析 : 产业, 产业
此类决策问题的传统方法是层次分析法(Analytic 此类决策问题的传统方法是层次分析法(Analytic Hierarchy Process, 简称AHP),但层次分析法在具体的处 简称AHP), 理时,需求矩阵的特征根和特征向量, 理时,需求矩阵的特征根和特征向量,并要进行复杂的一 致性检验,对非专业人士的使用存在不便. 致性检验,对非专业人士的使用存在不便. 属性层次模型(Attribute 属性层次模型(Attribute Hierarchical Mode,简称AHM), Mode,简称 简称AHM), 该方法建模和计算过程简单,只需做些加, 该方法建模和计算过程简单,只需做些加,乘运算就可达 到与AHP同等的效果 同等的效果. 到与AHP同等的效果.
aij = k aij = 1 i≠ j 1 aij = k
(5)
常可取1或 . 常可取 或2.
3.广西沿海产业决策属性层 广西沿海产业决策属性层 次结构
3.广西沿海产业决策属性层次结构 广西沿海产业决策属性层次结构
经济区的产业决策,是一个复杂的问题, 经济区的产业决策,是一个复杂的问题,要 考虑的因素很多, 考虑的因素很多,下面大家思考一下应考虑那 些因素? 些因素?
3.广西沿海产业决策属性层次结构 广西沿海产业决策属性层次结构
层次结构模型图: 层次结构模型图:
产业决策选择G 产业决策选择
区位条件C1 区位条件
产业结构C2 产业结构
区域互补C3 区域互补
产业基础C4 产业基础
资金需求C5 资金需求
环境因素C6 环境因素
地 理 位 置
自 然 资 源
模煳数学建模方法(132)
参数a,b,c,d确定了梯形四个角的x坐标。 当b=c时,梯形就退化为三角形。
3. 高斯形隶属函数
1 x c 2 ( ) g ( x; c, ) e 2
c代表MF的中心; 决定MF的宽度。
模糊数学是研究和处理模糊性现象的数学方法. 众 所周知,经典数学是以精确性为特征的.
然而,与精确形相悖的模糊性并不完全是消极的、没 有价值的. 甚至可以这样说,有时模糊性比精确性还要好. 例如,要你某时到某地去迎接一个“大胡子高个子长 头发戴宽边黑色眼镜的中年男人”. 尽管这里只提供了一个精确信息――男人,而其他信 息――大胡子、高个子、长头发、宽边黑色眼镜、中年等 都是模糊概念,但是你只要将这些模糊概念经过头脑的综 合分析判断,就可以接到这个人. 模糊数学在实际中的应用几乎涉及到国民经济的各个 领域及部门,农业、林业、气象、环境、地质勘探、医学、 经济管理等方面都有模糊数学的广泛而又成功的应用.
模糊集的运算性质基本上与经典集合一 致,除了排中律以外,即 A∪Ac U, A∩Ac . 模糊集不再具有“非此即彼”的特点, 这正是模糊性带来的本质特征.
例 设论域U = {x1, x2, x3, x4, x5}(商品集), 在U上定义两个模糊集: A =―商品质量好”, B =―商品质量坏”,并设 A = (0.8, 0.55, 0, 0.3, 1). B = (0.1, 0.21, 0.86, 0.6, 0). 则Ac=―商品质量不好”, Bc=―商品质量不坏” Ac= (0.2, 0.45, 1, 0.7, 0). Bc= (0.9, 0.79, 0.14, 0.4, 1). 可见Ac B, Bc A. 又 A∪Ac = (0.8, 0.55, 1, 0.7, 1) U, A∩Ac = (0.2, 0.45, 0, 0.3, 0) .
数学建模模糊数学方法
• 模糊矩阵的λ -截矩阵
设A = (aij)m×n,对任意的∈[0, 1],称 A= (aij())m×n,为模糊矩阵A的 - 截矩阵, 其中 当aij≥ 时,aij() =1; 当aij< 时,aij() =0. 显然,A的 - 截矩阵为布尔矩阵.
1 0.5 0.2 0 0.5 1 0.1 0.3 A , 0.2 0.1 1 0.8 0 0.3 0.8 1
• 模糊矩阵的合成 设A = (aik)m×s,B = (bkj)s×n,称模糊矩阵 A ° B = (cij)m×n, 为A 与B 的合成,其中cij = ∨{(aik∧bkj) | 1≤k≤s} . 1 0.7 0. 4 0. 7 0 设A 1 0.8 0.5 , B 0.4 0.6 , 则 0 0.3
例
设论域 E x1 , x2 , x3 , x4
0.2 0 0.6 1 B x1 x2 x3 x4
,
0.5 0.3 0.4 0.2 A x1 x2 x3 x4
例 设论域U = {x1 (140), x2 (150), x3 (160), x4 (170), x5 (180), x6 (190)}(单位:cm)表示人的身高, 那么U上的一个模糊集“高个子”(A)的隶属函数 A(x)可定义为 x 140 A( x) 190 140 也可用Zadeh表示法:
模糊数学方法
• 模糊集的基本概念 • 模糊综合评判 • 模糊聚类分析
模糊集的基本概念
• 模糊子集与隶属函数 • 隶属函数的确定 • 模糊矩阵及运算与性质
• 模糊子集与隶属函数
设U是论域,称映射 A(x):U→[0,1] 确定了一个U上的模糊子集A,映射A(x)称为A的 隶属函数,它表示x对A的隶属程度. 使A(x) = 0.5的点x称为A的过渡点,此点最具 模糊性. 当映射A(x)只取0或1时,模糊子集A就是经典 子集,而A(x)就是它的特征函数. 可见经典子集 就是模糊子集的特殊情形.
数学建模常用算法模型
数学建模常用算法模型数学建模是将实际问题抽象为数学模型,并利用数学方法求解问题的过程。
在数学建模中,算法模型是解决问题的关键。
下面介绍一些常用的数学建模算法模型。
1.线性规划模型:线性规划是一种用于求解线性约束下的最优化问题的数学方法。
线性规划模型的目标函数和约束条件均为线性函数。
线性规划广泛应用于供需平衡、生产调度、资源配置等领域。
2.非线性规划模型:非线性规划是一种用于求解非线性目标函数和约束条件的最优化问题的方法。
非线性规划模型在能源优化调度、金融风险管理、工程设计等方面有广泛应用。
3.整数规划模型:整数规划是一种在决策变量取离散值时求解最优化问题的方法。
整数规划模型在网络设计、物流调度、制造安排等领域有广泛应用。
4.动态规划模型:动态规划是一种通过将问题分解为多个阶段来求解最优化问题的方法。
动态规划模型在资源分配、投资决策、路径规划等方面有广泛应用。
5.随机规划模型:随机规划是一种在目标函数和约束条件存在不确定性时求解最优化问题的方法。
随机规划模型在风险管理、投资决策、资源调度等方面有广泛应用。
6.进化算法模型:进化算法是一种通过模拟生物进化过程来求解最优化问题的方法。
进化算法模型包括遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等,被广泛应用于参数优化、数据挖掘、机器学习等领域。
7.神经网络模型:神经网络是一种模仿人脑神经元连接和传递信息过程的数学模型。
神经网络模型在模式识别、数据分类、信号处理等领域有广泛应用。
8.模糊数学模型:模糊数学是一种用于处理不确定性和模糊信息的数学模型。
模糊数学模型在风险评估、决策分析、控制系统等方面有广泛应用。
除了以上常用的数学建模算法模型,还有许多其他的算法模型,如图论模型、动力系统模型、马尔科夫链模型等。
不同的问题需要选择合适的算法模型进行建模和求解。
数学建模算法模型的选择和应用需要根据具体的问题和要求进行。
数学建模算法大全模糊数学模型
-257- 第二十二章 模糊数学模型模糊数学是研究和处理模糊性现象的数学,是在美国控制论专家A. Zadeh 教授于1965年提出的模糊集合(Fuzzy Set )基础上发展起来的一门新兴的数学分支。
这门学科经过多年的发展。
它在现实世界中的应用越来越广泛。
§1 模糊数学基本知识1.1 集合与特征函数集合是现代数学的重要概念。
一般地说,具有某种属性的事物的全体或确定对象的汇总称为一个集合。
不含任何元素的集合称为空集,记为Φ。
由所研究的所有事物构成的集合称为全集,记为Ω。
若集合Ω⊆A ,则将集合},|{Ω∈∉x A x x 且称为集合A 的补集,记为c A 。
集合及其性质可用所谓特征函数来描述。
定义 1 设Ω为全集,A 为Ω的子集,则集合A 的特征函数指的是Ω到集合}1,0{=V 的一个映射A μV A →Ω:μ)(x x A μ→其中对应规则A μ满足⎩⎨⎧∉∈=Ax A x A 01μ 集合的特征函数具有以下性质:)}(),(max{)(x x x B A B A μμμ= ,记作)()(x x B A μμ∨)}(),(min{)(x x x B A B A μμμ= ,记作)()(x x B A μμ∧)(1)(x x A A cμμ-= 1.2 模糊集合1.2.1 模糊集合的概念对于普通集合A 及其余集c A ,任何元素A x ∈或cA x ∈,二者必居其一,且仅居其一;用特征函数来表示就是0)(=x A μ或1)(=x A μ有且仅有一个成立。
然而,客观-258-世界中存在着大量的模糊概念,如“高个子”,“老年人”,这些概念无法用普通集合表示,因为这些概念与其对立面之间无法划出一条明确的分界线。
为了研究和处理这类模糊概念(或现象),就需要把普通集合引申到模糊集合,用特征函数来描述就是将集合的特征函数的值域由}1,0{两个数扩展到闭区间]1,0[,这就是建立模糊集合的基本思想。
下面我们把所讨论对象的全体称为论域。
模糊数学方法_数学建模ppt课件
;
eA,B n AxiBxi2
i1
• 相对欧几里得距离:
A,B 1 eA,B
n
-
12
模糊集合的相似度
• 用1减去相对距离,则可以得到相似度的概念. • 相似度,也可以理解为贴近度.有多种理论模型.
-
13
【0,1】区间上的算子
• [0,1]区间上的一个二元运算称为算子. • 这里的二元运算是广义的二元运算.例如常规乘法
• 设以人的岁数作为论域U=[0,120],单位是“岁”, 那么“年轻”,“年老”,都是U上的模糊子集。 隶属函数如下:
• “年轻”(u)= 1
1u52521
0u25 25u120
• “年老”(u)= 1 1u52521
0u50 50u120
-
8
模糊集合与经典集合的联系
• 一就般叫λ地截,集用或Aλλ表 水示平集. Ax的x的集合,这个集合
• 支撑集,即所有λ>0的λ截集的并集 .
-
9
模糊集合的一个实际例子
• 假定有甲乙两个顾客商 场买衣服,他们主要考
虑三个因素:
• 花色式样(x1); • 耐穿程度(x2); • 价格(x3);
顾客甲 确定的 隶属度
顾客乙 确定的 隶属度
花色 式样 x1 0.8
0.6
耐穿 程度 x2 0.4
0.6
价格 x3 0.7
模糊数学方法
理学院 韩邦合
-
1
模糊数学:程度化 思想解决模糊概念
• 一个人有了10万根头发,当然不能算秃头。不是秃头的人, 掉了一根头发,仍然不是秃头。按照这个道理,让一个不 是秃头的人一根一根地减少头发,就得出一条结论:没有 一根头发的光头也不是秃头!
数学建模-微分方程与模糊数学
则当p>0且q>0时,平衡点P0是稳定的; 当p<0或q<0时,平衡点P0是不稳定的.
稳定性模型
•建模目的是研究时间充分长以后过程的变 化趋势 ——平衡状态是否稳定。
•不求解微分方程,而是用微分方程稳定性 理论研究平衡状态的稳定性。
实例: 捕鱼业的持续收获 背景 • 再生资源(渔业、林业等)与非再生 资源(矿业等) • 再生资源应适度开发——在持续稳产 前提下实现最大产量或最佳效益。
建模
记 F ( x ) f ( x ) h( x )
• 捕捞情况下渔场鱼量满足
x ( t ) F ( x ) rx (1 x N ) Ex
产量模型
F (x) 0
x 0 N (1 E r ), x1 0
平衡点
稳定性判断
F ( x 0 ) E r ,
差分方程模型 一阶常系数线性差分方程 xn+1 + axn= b, (其中a, b为常数,且a ≠-1, 0)的通解为 xn=C(- a) n + b/(a + 1) 易知b/(a+1)是其平衡点,由上式知,当 且仅当|a|<1时,b/(a +1)是稳定的平衡点.
差分方程模型 二阶常系数线性差分方程 xn+2 + axn+1 + bxn = r, 其中a, b, r为常数. 当r = 0时,它有一特解x* = 0; 当r ≠ 0,且a + b + 1≠ 0时,它有一特解 x*=r/( a + b +1). 不管是哪种情形,x*是其平衡点. 设其特征 方程2 + a + b = 0 的两个根分别为 =1, =2.
~ 价格上涨1单位, (下时段)供应的增量 ~ 消费者对需求的敏感程度 ~ 生产者对价格的敏感程度 小, 有利于经济稳定 小, 有利于经济稳定
数学建模——模糊数学方法
• 模糊矩阵的λ-截矩阵
设A = (aij)m×n,对任意的∈[0, 1],称 A= (aij())m×n,为模糊矩阵A的 - 截矩阵, 其中
当aij≥ 时,aij() =1; 当aij< 时,aij() =0. 显然,A的 - 截矩阵为布尔矩阵.
1 0.5 0.2 0
1 1 0 0
A
0.5 0.2 0
还可用向量表示法 A=(0,0.2,0.4,0.6,0.8,1)
•模糊集的运算
相等:A = B A(x) = B(x); 包含:AB A(x)≤B(x); 并:A∪B的隶属函数为
(A∪B)(x)=A(x)∨B(x); 交:A∩B的隶属函数为
(A∩B)(x)=A(x)∧B(x); 余:Ac的隶属函数为
(0.3, 0.5, 0.2 , 0) 同样对声音有:0.4, 0.3, 0.2 , 0.1) 对价格为: (0.1, 0.1, 0.3 , 0.5) 所以有模糊评价矩阵:
0.3 0.5 0.2 0 P 0.4 0.3 0.2 0.1
0.1 0.1 0.3 0.5
设三个指标的权系数向量: A ={图像评价,声音评价,价格评价} =(0.5, 0.3, 0.2)
B=A⊙P(其中⊙为模糊乘法),根据运算⊙的 不同定义,可得到不同的模型
模型1 M(Λ,V)——主因素决定型
bj max{( ai pij ) |1 i n}( j 1,2,, n)
模型2 M(٠,ν)——主因素突出型
bj max{(ai pi j )1 i n}( j 1,2,, m)
例4: 利用模糊综合评判对20加制药厂经 济效益的好坏进行排序
因素集:
U={u1,u2,u3,u4}为反映企业经济效益的主 要指标
数学建模评价类模型——模糊综合评价
数学建模评价类模型——模糊综合评价文章目录•o一级模糊综合评价应用o1)模糊集合o2)隶属度、隶属函数及其确定方法o3)因素集、评语集、权重集o1、模糊综合评价法的定义o2、应用模糊综合评价法需要的一些小知识oo3、模糊综合评价法的应用(实例)oo4、最后总结1、模糊综合评价法的定义先来看看官方标准定义:模糊综合评价法是一种基于模糊数学的综合评价方法。
该综合评价法根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价,即用模糊数学对受到多种因素制约的事物或对象做出一个总体的评价。
它具有结果清晰,系统性强的特点,能较好地解决模糊的、难以量化的问题,适合各种非确定性问题的解决。
初次看,是不是觉得有点懵懵懂懂的?(偷笑)我来用非官方的语言解释一遍,或许你就明白了。
大家想想,生活中,是不是有很多模糊的概念。
比如班级要评三好学生,那评价的标准一般就是学习成绩好不好、思想品德好不好、身体好不好(我查了下百度才发现三好学生竟然要身体好!?感情身体不好还不行)。
学习成绩好或者不好、思想品德好或者不好、身体好或者不好听起来是不是就很模糊?怎么样就算学习成绩好了或者思想品德好了或者身体好了?对,其实这些指标就是模糊的概念。
模糊综合评价法是什么呢?其实就是对评价对象就评价指标进行综合评判,最后给每个评价对象对于每个指标一个隶属度。
(有点绕口,用三好学生的例子再来阐述一下)比如现在有个学生参与评判三好学生。
标准假如就是评上和评不上。
用模糊综合评价法得到的最终结果就是这名学生对于评上的隶属度和评不上的隶属度。
假如评上的隶属度高一些,那这名学生肯定是被评上咯。
(反之亦然)我这样介绍一下,是为了让大家知道我们这个模糊综合评价到底是干嘛的,不要嫌我啰嗦(吃手手)2、应用模糊综合评价法需要的一些小知识1)模糊集合① 定义:(我觉得这段话不错,来自360百科)这段话其实就举了模糊的一些概念,和经典集合(就是有明确数字的,高中学的那个集合)的区别及其历史。
第四讲 模糊数学模型
第四讲 模糊数学模型(Fuzzy )过分的精确反而模糊 适当的模糊反而精确起源:1965年 zadah 首先提出“模糊集合”。
一、模糊综合评判法: (一)、模糊集合:1、X 上的模糊集合A ,由()A U x 表示的隶属函数的集合。
()A U x 表示X 隶属集合A 的程度,()A U x 越接近1 ,表示X 属于A 的程度越大。
当()A U x =1时,X 肯定属于A ; 当()A U x =0时,X 肯定不属于A ;2、若X 为离散空间,则X 可以表示为:{}12,,,n X x x x = ,则模糊集合A 可以表示为:{}1122(,()),(,()),,(,())A A n A n A x U x x U x x U x = 。
{}:1,2,,9Eg X = ,A=“大体上与5接近的数”,模糊集合A 可以表示为A ={(1,0),(2,0),(3,0.4),(4,0.8),(5,1),(6,0.8),(7,0.4),(8,0),(9,0)}。
3、若X 为连续空间,则X 可以表示为:{},,X x x R R =∈为某连续区域,模糊集合{}(,()),A A x U x x R =∈。
Eg:若建立年轻人的隶属函数,可以根据统计资料,作出年轻人的隶属函数的大致曲线,发现与柯西分布接近.21()()1,(,0)1()125,2,1011(30)0.3 1 3.51(3025)1011(30)0.81 2.5100()A A A A U x P x x a x a a U U U x βαβαβααα==>>+-======+-∴==⇒=+ 取不合理进行反推从而得出21 25 ()()1251()10A x U x P x x ≤==>+例:为解决某一地区的交通运输问题,有两个方案可供选择: 评价准则有如下四个:①费用效益②对区域发展的贡献 ③对社会安全的贡献, ④对环境保护的贡献,评价的结果为: 满意,较满意,不太满意,不满意因素集合(准则)U ={ 费用效益, 区域发展, 社会安全, 环境保护 } 评语集(结论集)V ={ 满意, 较满意, 不太满意, 不满意 } AHP 法。
数学建模 模糊数学
模糊集的运算性质基本上与 经典集合一致,除了排中律以外, 即 A∪Ac U, A∩Ac . 模糊集不再具有“非此即彼” 的特点,这正是模糊性带来的本 质特征.
-截集:
模糊集的 - 截集 A 是一个经典 集合,由隶属度不小于 的成员构 成.即:
A= {x | A(x) ≥ }
模糊相似矩阵的性质
上述定理表明,任一个模 糊相似矩阵可诱导出一个模 糊等价矩阵.
平方法求传递闭包 t (R): RR2R4R8R16…
有限步之内可以求出
最后由模糊等价关系的-截集得到 等价关系,从而分类。不同的得 到的分类可能是不一样的。
在模糊聚类分析中,对于各个不同 的 ∈ [0,1] ,可得到不同的分类,从而 形成一种动态聚类图,这对全面了解样 本分类情况是比较形象和直观的.
经典二元关系
X Y 的子集 R 称为从 X 到 Y 的二 元关系,特别地,当 X = Y 时,称之为 X 上的二元关系,简称为关系. 若(x , y )R,则称 x 与 y 有关系, 记为R (x , y ) = 1; 若(x , y )R,则称 x 与 y 没有关系, 记为R (x , y ) = 0. 映射 R : X Y {0,1} 实际上是 X Y 的子集R的特征函数.
模糊数学基础
Fuzzy Mathematics
主讲人:韩邦合
实际生活中充满了模糊概念, 例如 , 要你某时到飞机场去迎接一个 “大胡子高个子长头发戴宽边黑色眼 镜的中年男人”. 精确概念:时间、地点、男人
模糊概念:大胡子、高个子、 长头发、宽边眼镜、中年人
模糊概念是存在的,也是 必须的,更是重要的。 人类大脑对于模糊性概念 具有较强的处理能力,模糊数学 研究处理模糊概念的理论和方法, 从而让机器人具有人一样的思维 能力,是人工智能的重要学科之 一。
模糊数学建模方法
将原问题转化为普通的线性规划问题: 将原问题转化为普通的线性规划问题: 线性规划问题
max λ 3 x1 + 2 x2 + 50λ ≤ 1500 + 50 x1 + 5λ ≤ 400 + 5 s .t . x2 + 5λ ≤ 250 + 5 7 x + 3 x − 87.5λ ≤ 3250 2 1 m xZ = λ a λ , x1 , x2 ≥ 0 a ∑ x +d λ ≤ b +d
模糊线性规划转化成普通线性规划的规律
2. 模糊约束转化为普通约束 a) 当第 个模糊约束为 ix≥[bi ,di]时,转化为普通约束为 当第i个模糊约束为 个模糊约束为a 时 aix-diλ≥bi-di; b) 当第 个模糊约束为 ix ≤ [bi ,di]时,转化为普通约束为 当第i个模糊约束为 个模糊约束为a 时 aix+diλ≤ bi+di; c) 当第 个模糊约束为 ix = [bi ,di]时,现将 ix = [bi ,di]转化成 当第i个模糊约束为 个模糊约束为a 时 现将a 转化成 两个模糊约束a 两个模糊约束 ix≥[bi ,di]和aix ≤ [bi ,di],然后按 和b)处理 和 ,然后按a)和 处理
n
j
≤b i
b <∑ ij xj ≤ b +di a i i
∑a x
j=1 ij
n
j
> b +di i
其中d 是适当选择的常数,叫做伸缩指标。 其中 i是适当选择的常数,叫做伸缩指标。
目标函数的模糊化: 目标函数的模糊化: 先求普通的线性规划问题
m Z =C ax x X A ≤ b x ≥ 0 (1)
数学建模模糊数学方法
0.7/a + 0.3/b ∧ 0.4/a + 0.6/b → 0.4/a + 0.3/b
一、模糊集合论的基础知识
U = {甲, 乙, 丙, 丁} A = ―矮子”
隶属函数 (0.9, 1, 0.6, 0) 隶属函数 (0.8, 0.2, 0.9, 1)
B = ―瘦子”
找出 C = ―又矮又瘦”
1.模糊聚类
1)数据标准化处理:
xij xij
xij x sj
平移—标准差变换法
xij min( xij )
i
平移—极差变换法
max( xij ) min( xij )
i i
1.模糊聚类
2)建立模糊相似矩阵: 设论域U={x1,x2, …,xn},xi={xi1,xi2, …,xin},如 果xi与xj之间的相似程度为rij=R(i, j),则称之 为相似系数。R=(rij)n×n称为相似系数矩阵。 确定相似系数的方法有多种,常用的有数量积 法、夹角余弦法、相关系数法、最大最小值法、 距离法、专家评分法等。
一、模糊集合论的基础知识
例:设论域U={x1(140), x2(150), x3(160), x4(170), x5(180), x6(190)}(单位cm)表示身高, 那么模糊集“高个子”的隶属函数可定义为 A(u)=(x-140)/(190-140) 也可表示为(Zadeh表示法)
A=0/140 + 0.2/150 + 0.4/160 + 0.6/170 + 0.8/180+1/190 或(向量表示法)A=(0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1)
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第二十二章 模糊数学模型模糊数学是研究和处理模糊性现象的数学,是在美国控制论专家A. Zadeh 教授于1965年提出的模糊集合(Fuzzy Set )基础上发展起来的一门新兴的数学分支。
这门学科经过多年的发展。
它在现实世界中的应用越来越广泛。
§1 模糊数学基本知识1.1 集合与特征函数集合是现代数学的重要概念。
一般地说,具有某种属性的事物的全体或确定对象的汇总称为一个集合。
不含任何元素的集合称为空集,记为Φ。
由所研究的所有事物构成的集合称为全集,记为Ω。
若集合Ω⊆A ,则将集合},|{Ω∈∉x A x x 且称为集合A 的补集,记为c A 。
集合及其性质可用所谓特征函数来描述。
定义 1 设Ω为全集,A 为Ω的子集,则集合A 的特征函数指的是Ω到集合}1,0{=V 的一个映射A μV A →Ω:μ)(x x A μ→其中对应规则A μ满足⎩⎨⎧∉∈=Ax A x A 01μ 集合的特征函数具有以下性质:)}(),(m ax {)(x x x B A B A μμμ=Y ,记作)()(x x B A μμ∨)}(),(m in{)(x x x B A B A μμμ=I ,记作)()(x x B A μμ∧)(1)(x x A A cμμ-= 1.2 模糊集合1.2.1 模糊集合的概念对于普通集合A 及其余集c A ,任何元素A x ∈或cA x ∈,二者必居其一,且仅居其一;用特征函数来表示就是0)(=x A μ或1)(=x A μ有且仅有一个成立。
然而,客观世界中存在着大量的模糊概念,如“高个子”,“老年人”,这些概念无法用普通集合表示,因为这些概念与其对立面之间无法划出一条明确的分界线。
为了研究和处理这类模糊概念(或现象),就需要把普通集合引申到模糊集合,用特征函数来描述就是将集合的特征函数的值域由}1,0{两个数扩展到闭区间]1,0[,这就是建立模糊集合的基本思想。
下面我们把所讨论对象的全体称为论域。
定义2 给定论域U ,模糊集合A 指的是论域U 到区间]1,0[的一个映射A μ ]1,0[:→U A μ)(x x A μ→对一切U x ∈,唯一确定实数)(x A μ,使得1)(0≤≤x A μ;用这个数表示x 属于A 的程度;其中函数)(x A μ称为A 的隶属度。
而对于元素x ,函数值)(x A μ称为元素x 关于A 的隶属度。
0)(≡x A μ表示模糊集合Φ=A ,1)(≡x A μ表示模糊集合U A =。
由于模糊集合总是论域U 的子集,故也称为模糊子集。
模糊子集A 通常记为~A 。
由于普通集合就是隶属函数值仅取0或1的特殊的模糊集合,为了方便起见,我们不加区别地采用大写字母C B A ,,等表示模糊集合,其隶属函数一律记作)(),(x x B A μμ等。
例1 以年龄作为论域U ,取]100,0[=U ,模糊集合A 与B 分别表示概念“老年人”和“年轻人”,取隶属函数为⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≤<⎪⎭⎫ ⎝⎛-+≤≤=-100x 50 55011500 0)(2x x x A μ ⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≤<⎪⎭⎫ ⎝⎛-+≤≤=-100x 25 52511250 1)(2x x x B μ 隶属函数和隶属度是模糊数学中的重要概念,隶属函数不是唯一的,例如关于“老年人”的隶属函数也可以取为⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≥<<-≤≤= 7017050 2050500 0)(x x x x x A μ1.2.2 模糊集合的表示方法设论域为U ,则模糊集合A 可表示为Y U x A x x A ∈=/)(μ其中“/”不表示除法运算,仅表示x 为元素,)(x A μ为x 的隶属度。
若论域U 为有限论域;即设},,,{21n x x x U Λ=,则A 还可以表示为(1) n n A A A x x x x x x A )()()(2211μμμ+++=Λ同样,加号与除号仅是一种记号,并不表示加、除运算。
(2) )}(,),(),({21n A A A x x x A μμμΛ=称为向量表示法。
一般地,当]1,0[∈i μ),,2,1(n i Λ=时,称),,,(21n μμμΛ为模糊向量。
1.2.3 模糊集合的运算定义3 设论域为U ,U 的所有模糊集合作为元素构成的普通集合称为U 的模糊幂集,记为)(U P 。
定义4 设论域为U ,A 和B 是U 的模糊集合,即)(U P A ∈,)(U P B ∈。
如果对一切U x ∈有)()(x x B A μμ≤,则称模糊集合B 包含A ,记为B A ⊆;如果对一切U x ∈,有)()(x x B A μμ=,则称A 与B 相等,记为B A =。
定义5 设论域为U ,A 和B 是U 的模糊集合,即)(U P A ∈,)(U P B ∈。
它们的隶属函数分别为)(x A μ和)(x B μ。
A 与B 的并集是U 的模糊集合,记为B A Y ,其隶属函数为)()()(x x x B A B A μμμ∨=YA 与B 的交集是U 的模糊集合,记为B A I ,其隶属函数为)()()(x x x B A B A μμμ∧=IA 的余集是U 的一个模糊集合,记为c A ,其隶属函数为)(1)(x x A A cμμ-= 其中,“∨”和“∧”是取“最大”与“最小”的意思。
定义6 设论域为U ,A 是U 的模糊集合,R ∈λ,且10<<λ,令})(,|{λμλ≥∈=x U x x A A则称λA 为A 的一个-λ截集,其中λ称为阈值或置信水平。
由定义知,A 的-λ截集λA 就是U 中所有对A 的隶属度大于或等于λ的全体元素组成的普通集合。
例2 设论域},,,,{54321x x x x x U =,543215.012.09.07.0x x x x x A ++++= 则},,,{54214.0x x x x A =,},{428.0x x A =。
定义7 设论域为U ,A 为U 的模糊集合,10≤≤λ,λ与A 的模糊截积记为A λ,其隶属函数为)()(x x A A λλμλ∧=。
特别地,当A 为普通集合时有⎩⎨⎧∉∈=A x A x x A 0)(λμλ 模糊截积具有以下性质:A A 2121λλλλ⊆⇒≤。
1.3 模糊矩阵定义8 称m n ij r R ⨯=)(为模糊矩阵,如果对一切n i ,,2,1Λ=,m j ,,2,1Λ=有10≤≤ij r 。
当ij r 仅取0或1时,m n ij r R ⨯=)(为布尔矩阵。
定义9 设m n ij r R ⨯=)(和m n ij s S ⨯=)(为两模糊矩阵,如果对一切j i ,有ij ij s r =,则称R 和S 相等,记为S R =;如果对一切j i ,有ij ij s r ≤,则称S 包含R ,记为S R ⊆。
定义10 设m n ij r R ⨯=)(和m n ij s S ⨯=)(为两模糊矩阵,则R 和S 的并定义为m n ij ij s r S R ⨯∨=)(Y ,R 与S 的交m n ij ij s r S R ⨯∧=)(I 。
定义11 设m n ij r R ⨯=)(为模糊矩阵,10≤≤λ,令⎪⎩⎪⎨⎧<≥=λλλij ij ij r r r 01 则称布尔矩阵m n ij r ⨯)(λ为R 的-λ截矩阵,记为λR 。
例如⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=9.03.001.02.04.06.003.05.07.08.0R 则⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=1000001001115.0R 定义12 模糊矩阵m n ij r R ⨯=)(与l m jk q Q ⨯=)(的合成是一个n 行l 列的模糊矩阵l n ik s S ⨯=)(,记为Q R S ο=,其中)(1jk ij mj ik q r s ∧=∨=),,1,,,1(l k n i ΛΛ==,S 又称为R 与Q 的模糊乘积。
例3 设模糊矩阵⎥⎦⎤⎢⎣⎡=7.06.04.01.05.07.0R ,⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=4.07.001.06.08.0Q 则⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎦⎤⎢⎣⎡=4.07.06.07.04.07.001.06.08.07.06.04.01.05.07.0Q R ο 1.4 模糊关系及其合成运算两个非空子集U 与V 的笛卡儿乘积定义为一个关系:},|),{(V v U u v u V U ∈∈=⨯,V U ⨯的子集称为U 到V 的一个关系,记为V U R −→−。
当R v u ∈),(时,则称u 与v 有关系R ,记为uRv ,否则称u 与v 没有关系。
类似地,我们有定义13 设V U ,为两非空集合,以V U ⨯为论域的模糊集合~R 确定U 到V 的一个模糊关系,记作V U R−→−~,其中对任意V U v u ⨯∈),(,),(v u 关于模糊集合~R 的隶属度记为),(~v u R μ,它表示u 与v 关于模糊关系的相关程度,记为),(~v u R ,特别地,当),(~v u R 的值仅取0或1时,~R 就是U 到V 的普通关系。
所以普通关系是模糊关系的特殊情况,因此我们不加区别地用T S R ,,等表示模糊关系,并且将模糊集合的隶属函数称为模糊关系的隶属函数,记为),(),,(),,(v u T v u S v u R 。
模糊关系可以用模糊矩阵来表示,即定义14 设},,,{21n u u u U Λ=,},,,{21m v v v V Λ=都是有限论域,U 到V 的模糊关系V U R −→−,对一切),,1(n i i Λ=,),,1(m j j Λ=,令),(j i ij v u R r =,则称模糊矩阵m n ij r ⨯)(为模糊关系R 的矩阵表示,在不出现混淆的情况下仍记为R 。
模糊关系存在合成运算。
定义15 设W V U ,,为三个非空集合,U 到V 的模糊关系R 与V 到W 的模糊关系S 的合成是一个U 到W 的模糊关系T ,记作S R T ο=,其中对一切W U w u ⨯∈),(有)],(),([),(w v S v u R w u T Vv ∧∨=∈。
定理 1 设},,{1n u u U Λ=,},,{1m v v V Λ=和},,{1l w w W Λ=是三个有限论域,模糊关系V U R −→−,W V S −→−的矩阵表示分别为m n ij r R ⨯=)(,l m jk s S ⨯=)(,则模糊关系W U SR −−→−ο的矩阵表示就是模糊矩阵m n ij r ⨯)(与l m jk s ⨯)(的合成。
定理2 设U 和V 是两个非空集合,R 为U 到V 的模糊关系,对任意10≤≤λ可以唯一确定U 到V 的普通关系λR ,其中对一切V U v u ⨯∈),(,当且仅当λ≥),(v u R时,有λR v u ∈),(,即⎩⎨⎧<≥=λλλ),(0),(1),(v u R v u R v u R 则称λR 为R 的-λ截关系。