Главная > Методы анализа данных. Подход, основанный на методе динамических сгущений
НАПИШУ ВСЁ ЧТО ЗАДАЛИ
СЕКРЕТНЫЙ БОТ В ТЕЛЕГЕ
<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Пред.
След.
Макеты страниц

Распознанный текст, спецсимволы и формулы могут содержать ошибки, поэтому с корректным вариантом рекомендуем ознакомиться на отсканированных изображениях учебника выше

Также, советуем воспользоваться поиском по сайту, мы уверены, что вы сможете найти больше информации по нужной Вам тематике

ДЛЯ СТУДЕНТОВ И ШКОЛЬНИКОВ ЕСТЬ
ZADANIA.TO

3.6. СООТНОШЕНИЕ АЛГОРИТМОВ ОБЫЧНОГО И МУЛЬТИКРИТЕРИАЛЬНОГО МЕТОДОВ ДИНАМИЧЕСКИХ СГУЩЕНИЙ

Алгоритм мультикритериального метода динамических сгущений (ММДС) - это обобщение алгоритма МДС с единственным критерием. Очевидно, что, уменьшая число критериев от 5 до 1, мы получим обычный алгоритм МДС. Имеются следующие соответствия между исследуемыми в ММДС и МДС понятиями:

функции соответствует классическая функция представительства

функции классическая функция назначения мультикритерию — критерий

мере мультисходства расстояние (мера адекватности)

пространству представительств пространство кратному представителю представитель отношению порядка обычное отношение порядка Сходимость алгоритма ММДС. Теорема 1. 1) Последовательность сходится, монотонно убывая, и достигает своего предела.

2) Последовательность стационарна (т. е. найдется такое что для всех

Доказательство теоремы проводится аналогично тому способу, который приведен в гл. 1 (с более подробными деталями доказательства можно познакомиться в [7]).

1
Оглавление
email@scask.ru