|
Vyučující
|
-
Pavlačka Ondřej, RNDr. Ph.D.
|
|
Obsah předmětu
|
Fuzzy množiny jako nástroj matematického modelování vágnosti. Definice fuzzy množiny, mat. struktury stupňů příslušnosti. Operace s fuzzy množinami. T- normy, T- konormy, negace, implikace. Agregační operátory - průměrující, Sugenův a Choquetův integrál. Věta o reprezentaci, princip rozšíření. Fuzzy relace, fuzzy ekvivalence, slučitelnost a uspořádání. Fuzzy zobrazení. Fuzzy čísla, důležité třídy fuzzy čísel. Výpočty s fuzzy čísly. Uspořádání fuzzy čísel, metrika definovaná na fuzzy číslech. Jazykové proměnné, speciální struktury hodnot jazykových proměnných. Jazykově definované funkce - báze pravidel. Přibližná dedukce. Jazyková aproximace. Fuzzy regulátory: Historie fuzzy regulátorů. Princip fuzzy regulátoru. Návrh fuzzy regulátoru. Mamdaniho, Takagi - Sugenův a Sugenův fuzzy regulátor. Fuzzy regulátory jako univerzální aproximátory. Aplikace fuzzy množin ve vícekriteriálním rozhodování. Cílově orientovaný přístup k hodnocení a jeho vztah k paradigmatu teorie fuzzy množin. Metoda fuzzy váženého průměru dílčích fuzzy hodnocení. Metoda fuzzy expertního systému. Aplikace fuzzy množin v rozhodování za rizika. Fuzzy pravděpodobnosti. Fuzzy rozhodovací matice. Fuzzy rozhodovací stromy.
|
|
Studijní aktivity a metody výuky
|
|
Dialogická (diskuze, rozhovor, brainstorming), Metody práce s textem (učebnicí, knihou)
|
|
Výstupy z učení
|
Zvládnou teorii fuzzy množin a její aplikace zejména v oblasti fuzzy regulace a vícekriteriálního hodnocení
Porozumění Rozumět teorii fuzzy množin a jejím aplikacím zejména v oblasti fuzzy regulace a vícekriteriálního hodnocení.
|
|
Předpoklady
|
Absolvovani magisterskeho studia oboru s matematikou.
|
|
Hodnoticí metody a kritéria
|
Ústní zkouška
Zkouška: prokázat porozumění a znalost předmětu
|
|
Doporučená literatura
|
-
C. von Altrock. (1995). Fuzzy Logic and NeuroFuzzy Applications Explained. Prentice Hall, New Jersey.
-
C. von Altrock. (1996). Fuzzy Logic and NeuroFuzzy Applications in Business and Finance. Prentice Hall, New Yersey.
-
D. Dubois, H. Prade (Eds.). (2000). Fundamentals of fuzzy sets. Kluwer Academic Publishers, Boston, London, Dordrecht.
-
G. J. Klir, B. Yuan. (1996). Fuzzy Sets and Fuzzy Logic: Theory and Applications. Prentice Hall, New Yersey.
-
H. Rommelfanger. (1988). Fuzzy Decision Support Systeme. Springer - Verlag, Berlin, Heidelberg.
-
H. Rommelfanger, S. Eickemeier. (2002). Entscheidungstheorie. Springer - Verlag, Berlin, Heidelberg.
-
J. Ramík, M. Vlach. (2001). General Concavity in Fuzzy Optimization and Decision Analysis. Kluwer, Academic Publishers, Boston-Dordrecht-London.
-
J. Talašová. (2003). Fuzzy metody vícekriteriálního hodnocení a rozhodování. VUP, Olomouc.
-
J.J. Buckley. (2004). Fuzzy Statistic. Spinger-Verlag, Berlin, Heidelberg.
-
R. Viertl. (1996). Statistical Methods for Non-Precise Data. CRC Press, Boca Raton, Florida.
-
V. Novák. (1990). Fuzzy množiny a jejich aplikace. SNTL, Praha.
-
Y. J. Lai, C. L., Hwang. (1994). Fuzzy Multiple Objective Decision Making. Springer - Verlag, Berlin, Heidelberg.
|