Труды КНЦ (Технические науки вып. 3/2024(15))

Труды Кольского научного центра РАН. Серия: Технические науки. 2024. Т. 15, № 3. С. 69-81. Transactions of the Kola Science Centre of RAS. Series: Engineering Sciences. 2024. Vol. 15, No. 3. P. 69-81. миграция, смерть и т. п.) Также для каждого агента производится расчет предпочтительного уровня жизни с помощью нечеткой логики, для этого в модели сформированы 34 правила вида «Если-То». Расчеты реализованы в расширении Fuzzy Logic Toolbox в среде Мatlab. Рис. 3. Графический интерфейс модели динамики трудовой миграции населения [12] Реализация нечеткой логики на базе системно-динамических моделей Кроме использования в агентных моделях, нечеткая логика может выступать частью системно­ динамических моделей (СД-моделей), подменяя один или несколько параметров лингвистическими переменными. Нечеткая логика помогает имитировать уровень удовлетворенности товаром [14], изменение урожайности риса от температуры [7], функционирование строительных систем [15] и т. п. Модель продаж и обслуживания В работе [14] предложен метод включения нескольких лингвистических или нечетких переменных в структуру модели системной динамики. Предложенная методика реализована в среде моделирования VENSIM на примере модели продаж и обслуживания (рис. 4). В модели две лингвистические переменные (удовлетворенность клиента в отношении обслуживания и время выполнения заказа, связанное с продуктом) влияют на преобразование потенциальных клиентов в клиентов. Для определения лингвистических переменных используются треугольные функции принадлежности. Для дефаззификации используется понятие наибольшего из максимума, чтобы перевести нечеткое представление объединенного эффекта в четкое значение. Моделирование производительности землеройных работ В работе [15] предложена методика реализации применения нечетких данных для моделирования строительных систем на основе моделей системной динамики. Авторами данного исследования представлен гибридный метод, заключающийся в интеграции нечеткой системной динамики (fuzzy system dynamics, FSD) с гибридными нейро-нечеткими системами, названый нейро- нечеткая системная динамика (neuro-fuzzy system dynam ics, N-FSD). Для определения нелинейных, сложных и многомерных отношений между системными переменными в N-FSD используются гибридные нейро-нечеткие системы, что, по словам авторов метода, повышает точность моделей FSD в строительных приложениях. Для определения нечетких переменных используются гауссовские функции принадлежности. Применимость метода N-FSD проверяется путем моделирования производительности землеройных работ (рис. 5). © Неупокоева Е. О., Малыгина С. Н., Быстров В. В., 2024 73