Обзор проблемы разработки методологии моделирования и исследования функционирования сложных систем с учетом развития новых информационных технологий. Оценка теории нечетких игр, нечетких множеств и логики, знаковых моделей в рамках иерархических систем.
При низкой оригинальности работы "Развитие инструментария когнитивного моделирования для исследования сложных систем", Вы можете повысить уникальность этой работы до 80-100%
Развитие инструментария когнитивного моделирования для исследования сложных систем
Л.А. ГинисКлассические методы прикладной математики не всегда пригодны для моделирования сложных систем, сегодня популярным становится использовать комплексы, например: теорию нечетких игр, нечеткие множества и логику, знаковые модели в рамках иерархических систем. информационный иерархический логика игра На наш взгляд именно предлагаемый в данной статье подход позволит построить модель, которая объединит подсистемы различных показателей как по объекту исследования, так и по своей природе и позволит строить прогноз развития системы, как количественный, так и качественный. Однако применять такие модели в сложных системах затруднительно в связи с требованием соответствия используемой информации теоремам об устойчивости. Коско Fuzzy Cognitive Maps (FCMS) - нечеткие когнитивные карты (или модели), на которых базируется большинство современных систем динамического моделирования, в которых причинные связи (связи взаимовлияния), отражают «силу» влияния одного концепта на другой, и могут принимать значения из диапазона от 0 до 1, либо от-1 до 1. Нечеткие продукционные когнитивные карты (Rules Based Fuzzy Cognitive Maps, RBFCMS) - это FCMS, основанные на правилах [5], для описания влияний между концептами используются нечеткие продукционные правила.С учетом современных тенденций, рассматривая любую сложную систему необходимо учитывать то, что главным действующим лицом ее является человек, поэтому неточность и субъективность в этой системе присутствует по природе.
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
