Determination of similarity criteria in optimization tasks by means of neuro-fuzzy modelling

Abstract

Запропоновано метод розв’язання оптимізаційних задач високої складності під час пошуку мінімуму функції із застосуванням методів і засобів теорії подібності та нейронечіткого моделювання. Задачу з нелінійною цільовою функцією та обмеженнями перетворено на задачу з нелінійною цільовою функцією та лінійними обмеженнями. У цій задачі базові критерії подібності подано у вигляді функцій належності. Залежні критерії подібності визначаються через базові з використанням стандартних обчислювальних процедур.

A method is proposed for solving optimization problems with high complexity when searching for the function minimum by using methods and means of similarity theory and neuro-fuzzy modelling. The problem with nonlinear objective function and constraints is transformed into a task with a nonlinear objective function and linear constraints. In this task, the basic similarity criteria are presented in the form of membership functions. Dependent similarity criteria are defined through the base with the use of standard computational procedures.