Исследование моделей соперничества. Описание разрабатываемой системы. Лингвистические переменные, термы, параметры. Структурная схема

ФГОУ ВПО

«Новосибирская государственная академия водного транспорта»

Электромеханический факультет

Кафедра «Информационных систем»

Курсовая работа по системам компьютерного моделирования.

Исследование моделей соперничества.

Выполнила:

Студентка группы ИТ-52

В

Проверил:

В

Новосибирск 2007 г.

Оглавление

Введение

1.Задание

2.Описание разрабатываемой системы

2.1 Лингвистические переменные, термы, параметры

2.2 Структурная схема

3. Реализация системы

4.Результаты моделирования системы.

5.Список источников литературы

Введение

Нечеткое моделирование является одним из наиболее активных и перспективных направлений прикладных исследований в области управления и принятия решений. Нечеткое моделирование оказывается особенно полезным, когда в описании технических систем и бизнес-процессов присутствует неопределенность, которая затрудняет или даже исключает применение точных количественных методов и подходов.                                                                                                                                                                                                                                                                    

В области управления техническими системами нечеткое моделирование позволяет получать более адекватные результаты по сравнению с результатами, которые основываются на использовании традиционных аналитических моделей и алгоритмов управления.   Диапазон применения нечетких методов с каждым годом расширяется, охватывая такие области, как проектирование промышленных роботов и бытовых электроприборов, управление доменными печами и движением поездов метро, автоматическое распознавание речи и изображений.

Математическая теория нечетких множеств позволяет описывать нечеткие понятия и знания, оперировать этими знаниями и делать нечеткие выводы. Нечеткое управление оказывается особенно полезным, когда технологические процессы являются слишком сложными для анализа с помощью общепринятых количественных методов или когда доступные источники информации интерпретируются качественно, неточно или неопределенно. Нечеткая логика, на которой основано нечеткое управление, ближе по духу к человеческому мышлению и естественным языкам, чем традиционные логические системы. Нечеткая логика в основном обеспечивает эффективные средства отображения неопределенностей и неточностей реального мира. Наличие математических средств отражения нечеткости исходной информации позволяет построить модель, адекватную реальности.

1.Задание

Разработать  систему анализа, которая при помощи нечеткой логики позволит оценить один из вариантов соперничества - двухвидовая борьба в популяциях (система «хищник-жертва»). Исследовать судьбу каждого вида популяции при заданных значениях параметров. Просмотреть изменение выходных параметров в зависимости от изменения значений входных.

2.Описание разрабатываемой системы

2.1. Лингвистические переменные, термы, параметры

Лингвистическая переменная – переменная, значениями которой могут быть слова или словосочетания некоторого естественного или искусственного языка. Соответственно в данную систему будут входить следующие  лингвистические переменные:

Входные:

1.Численность хищников - Predator

2.Численность жертв -Sacrifice

3.Количество пищи жертв - Eat

4.Качество пищи - Quality

Выходные:

1.Численность хищников- Predator

2.Численность жертв-Sacrifice

Терм – множество – множество всех возможных значений лингвистической переменной. В свою очередь, терм – это любой элемент терм – множества. Для лингвистической переменной задаются от 3 до 7 термов.

Для  того, чтобы выбрать какое количество термов должно быть в переменной, воспользуемся специальными правилами:

- Исходить из стоящей перед нами задачи и необходимой точности описания. Следует заметить, что для большинства приложений вполне достаточно три термов в приложении.

- Составляемые нечеткие правила функционирования системы должны быть понятны, мы не должны испытывать существенных трудностей при их разработке. Если не хватает словарного запаса в термах, следует увеличить их число.

Используя, выше перечисленные правила, термами переменной будут являться следующие элементы терм – множества:

Входные:

1.Численность хищников

1.1LITLE-маленькая

1.2MEDIUM-средняя

1.3BIG-большая

2.Численность жертв

1.1LITLE-маленькая

1.2MEDIUM-средняя

1.3BIG-большая

3.Количество пищи жертв

3.1 LOW-мало

3.2 MEDIUM-среднее

3.3 HIGH-много

4.Качество пищи

4.1 BAD-плохое

4.2 MEDIUM-средняя

4.3 GOOD- хорошее

Выходные:

1.Численность хищников

1.1LITLE-маленькая

1.2MEDIUM-средняя

1.3BIG-большая

2.Численность жертв

1.1LITLE-маленькая

1.2MEDIUM-средняя

1.3BIG-большая

Для определенных нами переменных запишем ниже их параметры:

1.Численность хищников

1.1LITLE-маленькая (20)

1.2MEDIUM-средняя (50)

1.3BIG-большая (80)

2.Численность жертв

1.1LITLE-маленькая (20)

1.2MEDIUM-средняя (55)

1.3BIG-большая (80)

2.2.Структурная схема

Используя, все данные о входных и выходных переменных, можно изобразить структурную схему (рис.2.1).

Рис.2.1. Структурная схема

3. Реализация системы

Для реализации системы нечёткого вывода в интерактивном режиме, используем графические средства пакета Fazzy Logic Toolbox.

Пакет нечеткой логики - это пакет прикладных программ, относящихся к теории размытых или нечетких множеств и позволяющих конструировать так называемые нечеткие экспертные и/или управляющие системы.

Для начала выберем метод фаззификации Mamdani.

Фаззификация – процесс преобразования входных переменных в значения лингвистических переменных посредством применения определенных функций принадлежности.

Зададим  необходимое  количество переменных и термов, которые были   описаны выше. Определим их функции принадлежности.

Функция принадлежности – функция, которая позволяет вычислить степень принадлежности произвольного элемента универсального множества к нечеткому множеству.

Таким образом, для переменных разрабатываемой системы выбираем