Định nghĩa toán tử LOWA

Một phần của tài liệu Một số quy trình xử lý thông tin mờ ứng dụng vào bài toán ra quyết định tập thể (Trang 44)

Cho tập nhãn đƣợc tích hợp A = {a1, …, am}, khi đó toán tử LOWA, , đƣợc định nghĩa nhƣ sau:

(a1,…, am) = W.BT = Cm(wk, bk, k=1…m} = w1b1 (1-w1)Cm-1{h, bh, h = 2,…,m}, với W = [w1,…, wm] là vectơ trọng số thoả mãn hai điều kiện sau:

i) wi [0, 1] ii) iwi 1 còn h = wh/m

k

w

2 , h = 2...m, khi ta sắp xếp các thành phần của vectơ A theo chiều giảm dần ta đƣợc vectơ B = {b1,…, bm}, B = (A) = {a(1), a(2), …, a(n)} với a(j)

tử tổ hợp lồi của m nhãn,  là tích tác động lên nhãn bởi một số thực dƣơng và 

là phép cộng. Nếu m =2, khi đó C2

đƣợc định nghĩa nhƣ sau:

C2{wi, bi, i=1, 2} = w1 sj  (1 – w1) si = sk với sj, si S, (j i)

trong đó k = Min{T, i + round(w1.(j-i))} với hàm round là hàm làm tròn số, và b1 = sj, b2= si

Nếu wj =1 và wi = 0 với i  j với mọi i, khi đó hàm kết hợp lồi đƣợc định nghĩa nhƣ sau: Cm{wi, bi, i=1,…,m} = bj

Ví dụ, . Giả sử chúng ta muốn kết hợp các ý kiến để đƣợc một giá trị trung bình thông qua toán tử LOWA trên tập 4 nhãn, {L, ML, H,VH}. Vectơ trọng số W = [0.3, 0.2, 0.4, 0.1], biểu thức tác động đến tập nhãn là:

(L, ML, H, VH) = [0.3, 0.2, 0.4, 0.1](VH, H, ML, L) = C4{(0.3, VH)(0.2, H)(0.4, ML)(0.1, L)}, ta sẽ tính đƣợc kết quả cuối cùng thông qua một số bƣớc sau:

Bƣớc 1: Với m = 4 C4{(0.3, VH)(0.2, H)(0.4, ML)(0.1, L)} =0.3VH  (1- 0.3)C3{(0.29, H), (0.57, ML), (0.14, L)} Bƣớc 2: Với m = 3 C3{(0.29, H), (0.57, ML), (0.14, L)} = 0.29  H  (1- 0.29)C2{(0.8, ML), (0.2, L)}

Bây giờ chúng ta quay lại tính các trƣờng hợp đơn giãn cho đến khi đạt đƣợc kết quả cuối cùng:

Với m = 2, C2

{(0.8, ML), (0.2, L)} = 0.8 ML (s2)  0.2 L (s1) = sk với k = Min(8, 1+ round(0.8 x (2-1)) =2 , vậy C2

{(0.8, ML), (0.2, L)} = s2. Bây giờ quay lại tính các trƣờng hợp trƣớc:

C3{(0.29, H), (0.57, ML), (0.14, L)} = 0.29  H  (1- 0.29) L( s2) = 0.29  H

0.71 L = sk, với k = Min(8, 1+ round(0.29 x (7 -1)) = 3 hay C3{(0.29, H), (0.57, ML), (0.14, L)} = s3 (FFML) Nhƣ vậy, C4

{(0.3, VH)(0.2, H)(0.4, ML)(0.1, L)} = 0.3VH (s8)  0.7FFML (s3) = sk

Với k = Min(8, 3+ round(0.3 x (8 -3)) = 5,

Một phần của tài liệu Một số quy trình xử lý thông tin mờ ứng dụng vào bài toán ra quyết định tập thể (Trang 44)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(78 trang)