ЗАСТОСУВАННЯ ГЕНЕТИЧНОГО АЛГОРИТМУ ДЛЯ ФОРМУВАННЯ ФУНКЦІЇ НАЛЕЖНОСТІ НЕЧІТКИХ МНОЖИН

Заголовок (російською): 
ПРИМЕНЕНИЕ ГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА ДЛЯ ФОРМИРОВАНИЯ ФУНКЦИИ ПРИНАДЛЕЖНОСТИ НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ
Заголовок (англійською): 
APPLICATION OF THE GENETIC ALGORITHM FOR THE FORMATION OF THE MEMBERSHIP FUNCTION OF FUZZY SETS
Автор(и): 
Цюцюра М.І.
Єрукаєв А.В.
Ключові слова (укр): 
функція належності нечіткої множини; генетичний алгоритм та його складові
Ключові слова (рус): 
функция принадлежности нечеткого множества; генетический алгоритм и его составляющие
Ключові слова (англ): 
function of belonging of fuzzy set; genetic algorithm and his constituents
Анотація (укр): 
Однією з головних умов існування міста, як добре злагодженої системи, є забезпечення його мешканців комфортним житлом. Для сьогоднішніх реалій глобалізації, коли населення країни все більше обирає своїм місцем проживання великі міста, перевага надається будівництву багатоквартирних будинків. Але перед будівництвом необхідно обрати земельну ділянку, на якій за результатами оцінки впливу різноманітних факторів, можна звести майбутній житловий будинок без зайвих витрат часу та грошей. Пропонується розглянути підхід для проведення такої оцінки на основі застосування нечітких множин, оскільки цей метод штучного інтелекту дає змогу використовувати правила продукцій, що найбільш точно описують задачі, для яких стандартний математичний апарат ще не розроблений. Описано застосування генетичного алгоритму для модифікації функцій належностей нечітких множин, які використовуються в процесі оцінювання земельних ділянок. Це допоможе зробити процес динамічним, в якому будуть враховуватися зміни, які мають місце в роботі з експертами при виборі найбільш придатної земельної ділянки з метою будівництва на ній багатоквартирного будинку.
Анотація (рус): 
Одним из главных условий существования города, как хорошо работающей системы, есть обеспечение его жителей комфортным жильем. Для сегодняшних реалий глобализации, когда население страны все больше избирает своим местожительством крупные города, преимущество имеет строительство многоквартирных домов. Но перед строительством необходимо выбрать земельный участок, на котором по результатам оценки влияния разнообразных факторов, можно возвести будущий жилой дом без лишних расходов времени и денег. Предлагается рассмотреть подход для проведения данной оценки на основе применения нечетких множеств, поскольку данный метод искусственного интеллекта позволяет использовать правила продукций, которые наиболее точно описывают те задачи, для которых стандартный математический аппарат еще не разработан. В работе также описано применение генетического алгоритма для модификации функций принадлежностей нечетких множеств, которые используются в процессе оценки земельных участков. Это позволит сделать процесс динамическим, где будут учитываться изменения, которые имеют место в работе с экспертами при выборе наиболее пригодного земельного участка с целью строительства на нём многоквартирного дома.
Анотація (англ): 
One of main terms of existence of city as well working system there is providing of his habitants a comfort accommodation. For today's realities of globalization, when the population of country all anymore elects the residence metropolises, advantage goes toward building of apartment houses. But before building it is necessary to choose a land on that on results the estimation of influence of various factors, it is possible to create future dwelling-house without the superfluous charges of time and money. It is suggested to consider approach for realization of this estimation on the basis of application of fuzzy sets. As this method of artificial intelligence allows to use the rules of production, that most exactly describe those tasks for that a standard mathematical vehicle is not yet worked out. In-process application of genetic algorithm is also described for modification of functions of belonging of fuzzy sets that is used in the process of estimation of lot lands. It will allow to do a process dynamic, where changes that take place in-process with experts at the choice of the most suitable lot land with the purpose of building on him apartment house will be taken into account.
Публікатор: 
Київський національний університет будівництва і архітектури
Назва журналу, номер, рік випуску (укр): 
Управління розвитком складних систем, номер 36, 2018
Назва журналу, номер, рік випуску (рус): 
Управление развитием сложных систем, номер 36, 2018
Назва журналу, номер, рік випуску (англ): 
Management of Development of Complex Systems
Мова статті: 
Українська
Формат документа: 
application/pdf
Документ: 
12.pdf
Дата публікації: 
23 Октябрь 2018
Номер збірника: 
36
Розділ: 
ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ УПРАВЛІННЯ
Університет автора: 
Київський національний університет будівництва і архітектури, Київ
Литература: 
  1. Цюцюра М.І. Методологія розробки та принципи функціонування інформаційної технології гармонізації змісту освіти [Текст] / М.І. Цюцюра, С.Д. Бушуєв // Information Technologies and Learning Tools. – 2018. – № 1 (1). – С. 105 – 126.
  2. Tsiutsiura, M. (2018). A.V. A fuzzy model for assessing the impact of factors on free urban plots / M. Tsiutsiura, A. Yerukaiev // Natural and Technical Sciences, VI(17), 74 – 77.
  3. Цюцюра М.І. Застосування оптимальних стратегій створення системи цільового управління в освітній сфері [Текст] / М.І. Цюцюра, С.В. Цюцюра, О.В. Криворучко // Управління розвитком складних систем. – 2018. – № 34. – С. 170 – 174.
  4. Гайна Г.А. Вибір території під багатоквартирний будинок з позиції системологічного підходу [Текст] / Г.А. Гайна, А.В. Ерукаев, Т.А. Гончаренко // Управління розвитком складних систем. – 2016. – №27. – С. 106 – 111.
  5. Мицель А.А. Применение нечетких лингвистических моделей при разработке стратегии развития муниципального образования [Текст] / А.А. Мицель // Известия Томского политехнического университета. – 2005. – №4 (308). – С. 177 – 182.
  6. Леоненков А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH [Текст] / А.В. Леоненков. – СПб.: БХВ – Петербург, 2014. – 736 с.
  7. Рутковская Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы [Текст] / Д. Рутковская. – М.: Горячая линия – Телеком, 2013. – 384 с.
  8. Штовба С.Д. Проектирование нечетких систем средствами MATLAB [Текст] / С.Д. Штовба. – М.: Горячая линия – Телеком, 2007. – 288 с.
  9. Уэно, Х. Представление и использование знаний [Текст] / Х. Уэно, М. Исидзука. – М.: Мир, 1989. – 225 с
  10. Джарратано, Д. Экспертные системы: принципы разработки и программирование [Текст] / Д. Джарратано, Г. Райли. – М.: Вильямс , 2007. – 1148 с.

 

References: 
  1. Tsiutsiura, M. & Bushuiev, S. (2018). Methodology of the development and principles of the functioning of information technology for the harmonization of the content of education. Information Technologies and Learning Tools, 1(1), 105–126 [in Ukranian].
  2. Tsiutsiura, M. & Yerukaiev, A. (2018). A fuzzy model for assessing the impact of factors on free urban plots. Natural and Technical Sciences, VI (17), 74–77. [in English].
  3. Tsiutsiura, M., Tsiutsiura, S. & Kryvoruchko, O. (2018). Application of optimal strategies for creating a system of target management in the educational sphere. Management of development of complex systems, 34, 170–174. [in Ucranian].
  4. Yerukaiev, A. & Honcharenko, T. (2016). The choice of the territory for an apartment building from the position of a systematic approach. Management of development of complex systems, 27, 106–111 [in Ucranian].
  5. Mytsel, A. (2005). The use of fuzzy linguistic models in the development of a municipal development strategy. News of Tomsk Polytechnic University, 4(308), 177–182 [in Russian].
  6. Leonenkov, А. (2014). Fuzzy simulation in the environment MATLAB and fuzzyTECH. St. Petersburg, Russia: BKhV – Peterburh [in Russian].
  7. Rutkovskaia, D. (2013). Neural networks, genetic algorithms and fuzzy systems. Moscow, Russia: Horiachaia lynyia – Telekom [in Russian].
  8. Shtovba, S. (2007). Designing fuzzy systems by means MATLAB. Moscow, Russia: Horiachaia lynyia – Telekom [in Russian].
  9. Uno, Kh., & Ysydzuka, M. (1989). Representation and use of knowledge. Moscow, Russia: Myr [in Russian].
  10. Dzharratano, D. & Raily H. (2007). Expert systems: principles of development and programming. Moscow, Russia: Vyliams [in Russian].