Математичне моделювання процесу підбору тварин із притулків на основі нечіткої логіки та вагових коефіцієнтів

Abstract

Робота присвячена розробці математичної моделі інтелектуального підбору тварин із притулків, що базується на гібридному поєднанні апарату нечіткої логіки та методу вагової суми. Проведено порівняльний аналіз метричних алгоритмів і обґрунтовано перевагу нечітких правил для формалізації гетерогенних характеристик людини та тварини. Обрана архітектура з чотирьох логічних блоків сумісності дозволяє конвертувати суб'єктивні поведінкові описи у об'єктивний ранжований список, що мінімізує ризики рецидивів адопції в Україні.

This work is dedicated to the development of a mathematical model for the intelligent matching of shelter animals, based on a hybrid combination of fuzzy logic theory and the weighted sum method. A comparative analysis of metric algorithms has been conducted, justifying the advantage of fuzzy rules for formalizing the heterogeneous characteristics of both humans and animals. The selected architecture, consisting of four logical compatibility blocks, allows for the conversion of subjective behavioral descriptions into an objective ranked list, thereby minimizing the risks of adoption recidivism in Ukraine.