Page 146 - 4495
P. 146
( e c ) 0 /100 , (e c ) 10 /100 ,
1 0 2 0
( e c ) 1/100 , (e c ) 9 /100 .
1 1 2 1
Помилки (E C для обох присвоєнь приймають значення:
)
i
E (C ) max{acv ( )c ( e c ),acv ( )c ( e c )} max{0.9 0,0.1 0.1} 0.01 ,
0 1 1 0 2 2 0
E (C ) max{acv ( )c ( e c ),acv ( )c ( e c )} max{0.9 0.01,0.1 0.09} 0.009 .
1 1 1 1 2 2 1
Отже, кращим є присвоєння з мінімальною помилкою 0.009. Це
1
присвоєння нехтує обмеженням 1c з найвищою глобальною анотаці-
єю обмеження. Такий вибір спричинено великим значенням (e c .
)
2 0
Тривіальний же компаратор вибере за розв’язок присвоєння , оскі-
0
льки воно не нехтує сильним обмеженням 1c , а об’єднання зі значен-
ням функції помилки є тривіальним.
Відображення для Анотування обмежень
Наступні твердження пов’язують системами обмежень з нечітки-
ми анотаціями із ймовірнісною та нечіткою CSP.
Твердження 1 (ймовірнісна CSP). Нехай маємо систему обме-
жень з нечіткими анотаціями P ( , , ,V D C A , )a . Задано ймовірнісну
A
)
CSP P як триплет ( , ,V D C , де C {( ,c acv ( ))c c C } - множина обме-
A A
жень з оцінкою необхідності, що мають рівні преференцій, які дорів-
нюють глобальним анотаціям цих обмежень В такому випадку
V
є оптимальним присвоєння з P тоді і тільки тоді, коли є розв’язком
P з тривіальною функцією помилки, а E (C відповідає ступеню
)
A
невідповідності P .
Множина S оптимальних присвоєнь в ймовірнісній CSP P від-
повідає присвоєнням, вибраним за критерієм:
min max (acv ( ),0)c .
V (( ,c acv ( ))c C A ) ( | c i ) i
i
i
Оскільки значення тривіальної функції помилки рівна нулю для
всіх задоволених обмежень та одиниці для опущених, попередній ви-
раз можна представити у вигляді:
min max acv ( ) (c e c ).
V ( ,c acv ( ))c C A ) i i
i
i
Даний вираз чітко задає множину всіх можливих розв’язків P .
A
У той же час ми розрахували, що помилка будь-якого розв'язку P
A
рівна степеню невідповідності P .
Ймовірнісна CSP була застосована для опису поведінки нечітких
анотацій з тривіальною функцією помилки. Для опису нечітких ано-
146