Нечеткие множества: основы теории и приложения к моделированию решений

138 нью уверенности , при этом необходимо учитывать и степень вы - полнения ограничений . Решение D задачи достижения нечеткой цели определяется как пересечение нечеткой цели G и ограничения C , D G C = ∩ , ( ) ( ) min ( ), ( ) D G C x x x µ = µ µ ( рис . 7.1). Рис . 7.1. Решение задачи : 1 – цель ; 2 – ограничение Как будет следовать из дальнейшего изложения , решение бу - дет представляться как нечеткая инструкция , исполнение которой обеспечивает достижение нечетко поставленной цели . Как снять неопределенность , связанную со способом испол - нения данной нечеткой инструкции , т . е . какое управляющее воз - действие ( альтернативу ) необходимо выбрать ? Один из наиболее распространенных способов состоит в выборе альтернативы , имеющей максимальную степень принадлежности нечеткому ре - шению D , т . е . альтернативы , реализующей соотношение ( ) max ( ) maxmin ( ), ( ) D G C x x x x x µ = µ µ . Такие альтернативы называются максимизирующими реше - ниями . 7.2. Функциональные уравнения Беллмана – Заде Введем ряд обозначений : X – конечное множество возмож - ных состояний системы ; U – конечное множество возможных зна -