王 昌
(西北大學a.數(shù)學與科學史研究中心;b.數(shù)學系,西安 710127)
Zadeh在1965年首先開創(chuàng)了Fuzzy集理論[1],但由于Fuzzy集的隸屬函數(shù)值是一個單一的值,它不能同時表達支持和反對的證據(jù),為此,Gau和Buehrer于1993年提出了Vague集的概念[2],它是一種Fuzzy集的推廣[3],也是一種直覺的模糊集[4]。隨后的幾十年,Vague集理論得到了不斷地發(fā)展和完善,在包括數(shù)學、自動控制、智能系統(tǒng)等眾多領(lǐng)域得到廣泛地應用[5-6]。然而,這兩種理論都有一個共同的不足之處,就是它們都只能處理一部分不確定性信息,即參數(shù)工具理論的不充分。為解決這個問題,Molodtsov于1999年在文獻[7]中引入了軟集概念以克服這些不足,如今軟集理論已被成功應用到眾多的領(lǐng)域[8-9]。對于Vague集理論和軟集理論的研究一直以來都主要集中在兩個方面:一是研究兩者各自的代數(shù)性質(zhì),另一方面則注重于它們各自在模式識別、不確定性推理等領(lǐng)域中的應用。可見所有這些研究都沒能將兩者結(jié)合起來,文獻[10]依據(jù)Vague集和軟集的現(xiàn)有理論,首先將兩者的思想融合起來,提出了Vague軟集的一些基本概念,并提出公開問題即研究Vague軟集的潛在應用。文獻[11]進一步給出了Vague軟集的一些概念,并研究了與其相關(guān)的一些代數(shù)性質(zhì)。本文在此基礎上,給出了Vague軟集間相似度量的公理化定義,同時引入了一種計算Vague軟集間相似度量的公式,最后通過一個實例給出了Vague軟集間的相似度量在模糊多目標決策系統(tǒng)中的應用,從而部分回答了文獻[10]中提出的公開問題。
定義1[2]令U是一個點(對象)的空間,其中任意的一個元素用x表示,U上的一個Vague集A用一個真隸屬函數(shù)tA(x)和一個假隸屬函數(shù) fA(x)表示,tA(x)是從支持x的證據(jù)所導出的x的隸屬度下界,fA(x)是從反對x的證據(jù)所導出的x的否定隸屬度下界,tA(x)和 fA(x)將區(qū)間[0,1]中的一個實數(shù)與U中每一個點聯(lián)系起來,即tA∶U→[0,1];fA∶U→[0,1],其中tA(x)+fA(x)≤1。稱[tA(x),1-fA(x)]為x在A中的Vague值,記為A(x),論域U上Vague集全體用V(U)表示。當U離散的時候,;當U連續(xù)的時候,x∈U。
定義2[7]設U是一個論域,P(U)是U的冪集,E是一個參數(shù)集,A?E,且:
F∶A→P(U)是一個映射,稱(F,A)為U上的一個軟集。
定義3[10]設U是一個論域,E是一個參數(shù)集,A?E,且F∶A→V(U)是一個映射,即?e∈A,F(e)是U上的一個Vague集,稱(F,A)為U上的一個Vague軟集。用VSS(U)來表示。
例1令(F,E)為Vague軟集,論域U={x1,x2,x3}表示決策者打算購買的三種不同的房子,參數(shù)集E={e1,e2,e3}= {房屋結(jié)構(gòu),房屋價錢,房屋面積},Vague軟集(F,E)表示對于購買者的吸引情況,若:

論域U上的參數(shù)集族{F(ei),i=1,2,3}即為Vague軟集(F,E),用矩陣形式表述如下:

通過文獻[12]可知,眾多學者在研究Vague集的相似度量方面已經(jīng)形成了一些共識,現(xiàn)在我們將這些共識進行整理改進,提出Vague軟集(F,E)和(G,E)間的相似度量。
M((F,E),(G,E))應滿足的定義:
定義4VSS(U)表示論域U上的Vague軟集,E是一個參數(shù)集,(F,E),(G,E)∈VSS(U),函數(shù)M∶VSS(U)×VSS(U)→[0,1]稱為Vague軟集間的相似度量,如果其滿足以下條件:
(1)有界性M((F,E),(G,E))∈[0,1]
(2)對稱性M((F,E),(G,E))=M((G,E),(F,E))
(3)歸一性M((F,E),(G,E))=1?(F,E)=(G,E)
(4)單調(diào)性(F,E)?(G,E)?(H,E),(H,E)∈VSS(U) M((F,E),(H,E))≤min(M((F,E),(G,E)),M((G,E),(H,E)))
通過Vague軟集間相似度量的公理化定義,可知它是評價兩個Vague軟集間的相似程度的,顯然,兩個Vague軟集間的相似度量越大,則這兩個Vague軟集越相似。
定理1設U={x1,x2,...,xn}是一個論域,E={e1,e2,...[,em}]是一個參數(shù)集,故(F,E)={F(ei)|i=1,2,...,m}是一個Vague軟集族,稱:

為Vague軟集(F,E)和(G,E)的相似度量,如果H(F,[E)]滿足定義4,這里:

其中:SF(ei)(xj)=tF(ei)(xj)-fF(ei)(xj),SG(ei)(xj)=tG(ei)(xj)-fG(ei)(xj)分別叫做F(ei)和G(ei)的核,它表征對于參數(shù)ei來說,現(xiàn)有證據(jù)對元素xj支持和反對兩種力量的對比,看作整體支持(肯定)度,SF(ei)(xj)∈[-1,1],SG(ei)(xj)∈[-1,1]。

從而M((F,E),(G,E))∈[0,1]
(2)由于Mi((F,E),(G,E))=Mi((G,E),(F,E)),故:

(4)由于(F,E)?(G,E)?(H,E),故:
tF(ei)(xj)≤tG(ei)(xj)≤tH(ei)(xj),fF(ei)(xj)≥fG(ei)(xj)≥fH(ei)(xj),即

綜上可知Mi((F,E),(H,E))≤Mi((F,E),(G,E))
從而M((F,E),(H,E))≤M((F,E),(G,E))
同理有M((F,E),(H,E))≤M((G,E),(H,E))
故M((F,E),(H,E))≤min(M((F,E),(G,E)),M((G,E), (H,E)))。
例2假設一個房地產(chǎn)商有三種房子,這三種房子所具有的特性均以參數(shù)集
E={e1,e2,e3,e4,e5,e6}={面積大,結(jié)構(gòu)好,價錢高,質(zhì)量好,周圍交通差,周圍綠化好}表示,我們的論域U中僅包含兩個元素,即“贊成”和“反對”,可表示為U={贊成,反對}。
現(xiàn)有一人打算在此處買一套房子,專家對最完美的房屋給出的Vague軟集(F,E)的評價值如表1所示,其它三種房子的Vague軟集的評價值分別如表2~4所示:

表1 最完美房子的VSS(U)

表2. 第一種房子的VSS(U)

表3 第二種房子的VSS(U)

表4 第三種房子的VSS(U)
通過計算,可得M((F,E),(G,E))?0.575;M((F,E),(H,E))?0.738;M((F,E),(P,E))?0.517
由于第二種房子與最完美房子的Vague軟集的相似度量值最大,故應該買第二種房子。
Molodtsov提出的軟集理論為處理不確定信息提供了一種一般的方法,文獻[10]首先引入Vague軟集的概念,并研究了一些相關(guān)的性質(zhì),同時提出公開問題即研究Vague軟集的潛在應用。本文在此基礎上,給出了Vague軟集的相似度量的公理化定義,并給出了一種計算Vague軟集間相似度量的方法,最后通過一個實例說明了Vague軟集的相似度量在模糊多目標決策系統(tǒng)中的應用。希望這些工作日后能成為Vague軟集理論應用的有力工具。
[1]Zadeh L A.Fuzzy Sets[J].Information and Control,1965,8(3).
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[4]Deschrijver G,Kerre E E.On the Composition of Intuitionistic Fuzzy Relations[J].Fuzzy Sets and Systems,2003,136(3).
[5]Zhang Q S,Jiang S Y,Jia B G,et al.Some Information Measures for In? terval-valued Intuitionistic Fuzzy Set[J].Information Sciences,2010,180 (24).
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[11]王昌,袁敏.Vague軟集的一些代數(shù)性質(zhì)[J].計算機工程與應用, 2010,46(13).
[12]王昌.Vague集的模糊熵、相似度量和距離測度的關(guān)系[J].計算機科學,2010,37(10).