Geum.ru

Программа дисциплины «Теория нечетких множеств и нейронные сети» Для специальности 040201. 65 "Социология"

Вид материалаПрограмма дисциплины
Тема 8. Практическое применение нечеткой логики и нейронных сетей в теории принятия решений
Подобный материал:
1   2   3   4   5   6   7   8   9   10

Тема 8. Практическое применение нечеткой логики и нейронных сетей в теории принятия решений


Гибридные сети. Как нейронная сеть с четкими сигналами, весами и активационной функцией. Входы, выходы и веса гибридной нейронной сети – вещественные числа, принадлежащие отрезку [0,1]. Нечеткий нейрон типа И, типа ИЛИ. Алгоритмы обучения нейронныхгибридных сетей.

Принятие решений в условиях определенности, когда все данные известны точно. Принятие решений в условиях избыточной информации. Нечеткий базис задания и обобщения информации. Метод анализа иерархий – принятие решений в условиях определенности и даже избыточности информации. Определение весовых коэффициентов. Согласованность матрицы сравненийПринцип дискриминации и сравнительных суждений. Синтез приоритетов. Иерархии как воспроизведение сложности.

Предмет и задачи теории игр и статистических решений. Основные определения теории игр: модель игры, правила, ходыстратегии и оптимальные стратеги игрока. Решения игры, седловая точка игры. Выигрыш. Цена игры. Антагонистические игры. Случай, когда противник - природа, вносимая неопределенность стратегии. Показатель оптимизма. Показатель выигрыша. Показатель риска.

Принятие решений в условиях риска, когда данные можно описать с помощью вероятностных распределений. Критерий ожидаемого значения, дерево решений. Апостериорные вероятности Байеса. Функции полезности.

Принятие решений в условиях неопределенности, когда данным нельзя приписывать относительные веса, которые представляли бы степень их значимости в процессе принятия решений. Критерии Лпласа, принцип недостаточного основания. Максиминный критерий наилучшая альтернатива из наихудших. Критерий Сэвиджа. Критерий Гурвица.


Литература
  1. Андерсон Д. Дискретная математика и комбинаторика./ Пер. с англ. М.М. Беловой. М. Издательский дом Вильямс. 2004
  2. Асанов М.О., Баранский В.А., Раскин В.В. Дискретная мтаематика: графы, матроиды, алгоритмы. М. R&C Dynamics. 2001.
  3. Вентцель Е.С. Исследование операций. М. Высшая школа. 2001.
  4. Горбатов В.А. Фундаментальные основы дискретной математики. М. Наука, 2000.
  5. Круглов В.В., Дли М.И., Голунов Р.Ю. Нечеткая логика и искусственные нейронные сети. М. 2001. Стр. 6-44.
  6. Оре О. Графы и их применение. 3-е изд. М. URSS. КомКнига. 2006.
  7. Таха Х.А. Введение в исследование операций. 6-е изд. Москва-Санкт-Петербург-Киев. 2001.
  8. Харари Ф. Теория графов. 3-е изд. М. URSS. КомКнига. 2006.
  9. Эддоус М., Стэнсфилд Р. Методы принятия решений/ Пер. с англ. Под ред. Член-корр. РАН И.И.Елисеевой. – М.: Аудит, ЮНИТИ, 1997.
  10. Эшби У.Р. Введение в кибернетику. 3-е изд. М. URSS. КомКнига. 2006.
  11. Abdi, H.Valentin, D., Edelman, B. 1999. Neural networks. /Sage№ 124.


Дополнительная литература
  1. 3уховицкий С.И., Авдеева Л.И. Линейное м выпуклое программирование.— М.: Наука, 1964.
  2. Беллман Р. Динамическое программирование.- М Иностранная литература, 1960.
  3. Вагнер Г. Основы исследования операций. В 3-х томах. М.: Мир, 1972.
  4. Вальд А. Последовательный анализ.— М.: Физматгиз, 1960.
  5. Вентцель Е.С. Элементы теории игр.— М.: Физматгиз, 1969.
  6. Вилкас Э.И., Майминас Е.З. Решения: теория, информация, моделирование. — М.: Радио и связь, 1981.
  7. Гермейер Ю.Б. Введение в теорию исследования операций. — М.: Наука, 1973.
  8. Гурин Л.С, Дымарский Я.С, Меркулов А.Д. Задачи и методы оптимального распределения ресурсов.— М, Советское радио, 1968.
  9. Дынкин Е.Б., Юшкевич А.А. Теоремы и задачи о процессах Маркова. — М.: Наука, 1967.
  10. Ермаков СМ. Метод Монте-Карло и смежные вопросы. — М.: Наука, 1975.
  11. Исследование операций (.методологические аспекты).— М.: Наука, 1972.
  12. Карлин С. Математические методы в теории игр, программировании и экономике. — М.: Мир, 1964.
  13. Карпелевич Ф.И., Садовский Л.Е. Элементы линейной алгебры и линейного программирования.— М.: Наука,
  14. Кемени Дж., Снелл Дж. Конечные цепи Маркова. —М.: Наука, 1970.
  15. Кофман А. Методы и модели исследования операций. — М.: Мир, 1966.
  16. Кофман А., Крюон Р. Массовое обслуживание теория и применения.— М.: Прогресс, 1965.
  17. Красношеков П.С, Петров А. А. Принципы построения моделей. — М.: Изд-во МГУ, 1983.
  18. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем — искусство и наука. — М.: Мир, 1978.
  19. Ларичев О.И. Наука и искусство принятия решений. — М.: Наука, 1979.
  20. Ларичев О.И. Объективные модели и субъективные решения. — М.: Наука, 1987.
  21. Льюс Р.Д., Райфа X. Игры и решения.— М.: Иностранная литература, 1961.
  22. Мак - Кинси Дж. Введение в теорию игр.— М.: Физматгиз, 1960.
  23. Мулен Э. Теория игр с примерами из математической экономики. – М. Мир, 1985.
  24. Налимов В.В. Теория эксперимента.— М.: Наука, 1971.
  25. Нейлор Т. Машинные имитационные эксперименты с моделями экономических систем. М.: Мир, 1978.
  26. Платонов Г. А., Файнберг М.А., Штильман М.С, Поезда, пассажиры и... математика.— М.: Транспорт, 1977.
  27. Саати Т. Л. Элементы теории массового обслуживания и ее приложения.— М.: Советское радио, 1971.
  28. Саати Т.Л. Математические методы исследования операций.— М.: Воениздат, 1963.
  29. Саати Т. Принятие решений, Методы анализа иерархий. – М.: Радио и связь. 1993.
  30. Соболь И.М. Численные методы Монте-Карло. — М.: Наука, 1973.
  31. Фишберн П. Теория полезности для принятия решений. – М. Наука, 1978.
  32. Фон Нейман Дж., Моргенштерн О. Теория игр и экономическое поведение. – М. Наука, 1970.
  33. Форд Л.Р. Фалкерсон Д.Р. Потоки в сетях. — М.: Мир, 1966.
  34. Хопкрофт Дж. Э., Ульман Дж. Д. Структуры данных и алгоритмы. —М.: Издательский -дом "Вильяме", 2000.
  35. Ху Т. Целочисленное программирование и потоки в сетях. – Мир, 1974.
  36. Xургин Я.И. Да, нет или может быть...—М,: Наука, 1977.
  37. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем — искусство и наука. — М.: Мир, 1978.
  38. Юдин Д.Б. Математические методы управления в условиях неполной информации.— М.: Советское радио, 1974.



  1. Ahuja R., Magnati Т., Orlin J. Network Flows: Theory, Algorithms and Applications, Prentice Hall, Upper Saddle River, N.J., 1993.
  2. Bazaraa M., Jarvis J., Sherali M. Linear Programming and Network Flows, 2nd ed., Wiley, New York, 1990.
  3. Chen S. and Hwang C. Fuzzy Multiple Decision Making, Springer-Verlag, Berlin, 1992.
  4. Evans J.R., Mineka E. Optimization Algorithms for Networks and Graphs, 2nd ed., Marcel kkcr. New York, 1992.
  5. Gass S. Model World: Danger, Beware the User as a Modeler, Interfaces, Vol. 20, No. 3, pp. 60-64, 1990.
  6. Law A. and Kelton W. Simulation Modeling & Analysis, 2nd ed., McGraw-Hill, New York? 1991.
  7. Meyerson R. Game Theory: Analysis of Conflict, Harvard University Press, Cambrige 1991.
  8. Murty K. Network Programming, Prentice Hall, Upper Saddle River, N.J., 1992.
  9. Ross S. A Course of Simulation, Macmillan, New York, 1990.
  10. Saaty T.L. Fundamentals of Decision Making, RWS Publications, Pittsburg, 1994.
  11. Taha A. Simulation Modeling and SIMNET, Prentice Hall, Upper Saddle River, N.J., 1988.