Прийняття оптимальних рішень методом навчання з нечіткою логікою

Abstract

Досліджується проблема оптимального прийняття рішень в умовах невизначеності за допомогою марківських методів навчання з нечіткою логікою. Описано структуру та функції системи прийняття рішень на основі продукційних правил нечіткої логіки. Специфіковано етапи перетворення нечітких даних під час логічного виведення рішень. Наведено та проаналізовано результати комп’ютерного моделювання нечіткого прийняття рішень у клітинному просторі. The problem of optimum decision-making in the conditions of uncertainty by the Markovian learning methods with the fuzzy logic is investigated. The structure and functions of fuzzy decision-making system on the basis of productional rules of fuzzy logic are described. The stages of the fuzzy data transformation in the course of a logic conclusion of decisions are specify. The results of computer simulation of a fuzzy logic decision-making process in cellular space are resulted and analysed.