Сторінка
3

Оцінка вартості земельної ділянки, будівель, споруд. Визначення вартості машин і обладнання

або і і … (з вагою )…

або і і … (з вагою ),

тоді

(5)

де - нечіткий терм для оцінки змінної в рядку з номером jp, - кількість рядків-кон’юнкцій, що відповідають рішенню - число з інтервалу [0,1], котре характеризує суб’єктивну міру впевненості експерта в правилі з номером jp.

Тоді з використанням теорії нечітких множин та системи експертних висловлювань (5) може бути отримана наступна модель нечіткої апроксимації об’єкта (6):

(6)

де - функція належності виходу у до класу , - функція належності входу до нечіткого терму , .

Для формалізації нечітких термів, якими оцінюються входи об’єкта, можна, наприклад, використовувати функції належності

(7)

де - функція належності змінної х до терму Т, b – координата максимуму функції, , с - параметр стискання-розтягування.

Клас , до якого потрапляє вхід об’єкта (1) у разі вектора входів , визначається згідно (6) так:

. (8)

Нечітка апроксимація об’єкта з неперевним входом здійснюється за допомогою операції дефазифікації, яка перетворює результати нечіткого логічного висновку (6) в чітке число:

. (9)

Якщо інтервал розбити на m рівних частин, тобто

то формула (9) спрощується і приймає вигляд, зручний для розрахунків

. (10)

Отже, за такої постановки питання, виникає задача знаходження як параметрів w в (5), так і значень b та с функції (7). Така задача відповідає етапу параметричної ідентифікації.

Модель об’єкта з неперервним виходом має вигляд:

(11)

де - вектор вхідних змінних, - вектор ваг в (5), та - вектори параметрів функцій належності згідно з (7), N – загальне число рядків в матриці знань, F – оператор “входи-вихід”, що визначається (5-9). Навчальна вибірка визначається як М пар експерементальних даних “вхід-вихід”:

. (12)

Згідно з методом найменших квадратів задача оптимальної настройки нечіткої бази знань формулюється наступним чином: знайти такий вектор (А,B,C), який задовольняє обмеженням

(13)

і забезпечує мінімум величині

. (14)

Модель об’єкта з дискретним входом – це вектор мір належності до кожного класу:

(15)

який обчислюється згідно з співвідношеннями (6-7).

Навчальна вибірка визначається як L пар даних:

(16)

Задача оптимального настроювання нечіткої моделі об’єкта з дискретним входом формулюється так: знайти такий вектор (А,В,С) який задовольняє обмеження (13) і забезпечує мінімум величині

(17)

де

Для розв’язання задач (14) та (17), що належать до задач нелінійної оптимізації, можуть бути використані різноманітні числові методи, серед яких найбільш простим і універсальним є алгоритм найскорішого спуску. В роботі [4] запропоновано застосування генетичних алгоритмів, які можуть розглядатися як аналог випадкового пошуку, що ведеться паралельно з різних початкових точок. Генетичний алгоритм використовує початкову множину варіантів-рішень (батьків), що кодуються як хромосоми і підлягають операціям схрещування і мутації. Операція схрещування “народжує” нові варіанти рішення, а мутація забезпечує “перескоки” в різні початкові точки.

В нечіткій матриці знань слід також враховувати і питому вагу і-ого ґрунту в j-ій ґрунтовій зоні.

Із сказаного видно доцільність і переваги представлених методів перед класичними оптимізаційними методами та необхідність впровадження їх у виробництво.

2. Визначення вартості машин і обладнання

Оцінка виробничо-майнового потенціалу завжди підпорядкована певній меті, вирішенню якого-небудь конкретного завдання. Оцінювач має добре знати це завдання, заради якого здійснюється оцінка, щоб правильно вибрати потрібний методичний інструментарій.