Алгоритм решения непрерывной задачи оптимального разбиения с нейролингвистической идентификацией функций, входящих в целевой функционал

Abstract

Предложен алгоритм решения одной непрерывной задачи оптимального разбиения множеств с n-мерного евклидова пространства на их подмножества с нейролингвистической идентификацией функций, входящих в целевой функционал, явный аналитический вид которых заранее неизвестен. Разрабоьано программное обеспечение, реализующее предложенный в статье подход на основе нейронечетких технологий с использованием r-алгоритма Шора. Изложены результаты программной реализации разработанного алгоритма для модельной тестовой задачи.

Запропоновано алгоритм розв’язання однієї неперервної задачі оптимального розбиття множин з n-мірного евклідового простору на їх підмножини з нейролінгвістичною ідентифікацією функцій, що входять до цільового функціонала, явний аналітичний вид яких заздалегідь невідомий. Розроблено програмне забезпечення, що реалізує запропонований в статті підхід на основі нейронечітких технологій з використанням r-алгоритму Шора. Викладено результати програмної реалізації розробленого алгоритму для модельної тестової задачі.

Algorithm for solving a continuous optimal partitioning problem of sets from n-dimen-sional Euclidean space into subsets with a neurolinguistic identification of functions that included into target functional with undefined explicit analytical form is proposed. The software that implements the approach proposed in the article based on neuron-fuzzy technologies using Shor’s r-algorithm is developed. The results of program implementation of the developed algorithm for modeled test problem are described.