Нечеткие множества: основы теории и приложения к моделированию решений

124 Этап 1. Повторяет алгоритм Mamdani. Этап 2. Для приведения к четкости , применяют центроид - ный метод и находят четкое значение переменной вывода 1 1 2 2 0 1 2 a a z α + α = α + α . Пример 6.19. Нисходящий нечеткий вывод . Наряду с восходящими нечеткими ( от предпосылок к выво - ду ) рассматриваются нисходящие ( от вывода к предпосылкам ) вы - воды . Схему такого вывода представим в ходе решения следующе - го примера . Предполагается , что в задаче принятия решения альтерна - тивные действия представлены как нечеткие множества A , харак - теризуемые следующими элементами : x 1 – сдерживание зарплаты рабочих ; x 2 – вложения в оборудование ; x 3 – введение автоматизи - рованных механизмов ; x 4 – усиление активности по рекламе про - дукции и корпорации ; x 5 – вложения в исследования и разработки . Результаты , соответствующие альтернативным решениям , также описываются нечеткими множествами B , характеризуемыми сле - дующими элементами : y 1 – увеличение продажи ; y 2 – увеличение производительности ; y 3 – увеличение прибыли ; y 4 – увеличение темпов . Между , i i x y существуют причинно - следственные отношения i i x y → , которые можно представить в виде нечеткой матрицы R. Взаимосвязь между A , B , R выражена известным для нас соотно - шением A R B = . С целью упрощения расчетов ( и без потери общности ), будем использовать только часть альтернативных действий и соответст - вующих результатов . В рассматриваемой схеме вывода предполагаются задан - ными B , R . Допустим , что знания эксперта относительно возмож -