ファジーセット
メソッドの説明
Uには多くの要素があり、Aはそのファジーサブセットであり、その要素の帰属度は値Xによって決定され、間隔[0; 1]から値を取得するとします。
したがって、オブジェクトは、対応するベースセットU（1）、U（2）... U（n）に属する一連の基準（パラメーター）X（1）、X（2）... X（n）で記述できます。 対応する値を持つ基準のセットは、タスクに対するこのオブジェクトの受容性Sを特徴付けます。
そのようなステートメントの例：
d（i）：「X（1）=低、X（2）=良好の場合、S =高」
一般的な場合：
d（i）：「X（1）= A（1）およびX（2）= A（2）および...およびX（p）= A（p）の場合、S = B（i）」
条件X（1）= A（1）、X（2）= A（2）... X（n）= A（n）の交点をX = A（i）で表します。
ファジーセットの共通部分は、メンバーシップ関数の最小値です。
どこで
V = U（1）xU（2）x ... xU（p）
v =（u（1）、u（2）... u（p））
u（j）は、要素u（j）のファジーセットA（i、j）に属する値です。
次に、ステートメントは次のように記述できます。
d（i）：「X = A（i）の場合、S = B（i）」
セットUまたはVをWで示します; A（i）はWのファジーサブセットであり、B（i）は単位区間Iのファジーサブセットです。
これらのファジーセットの意味は次のように表されます。
どこで
WxIのH-ファジーサブセット
wはWに属し、i-I。
同様に、ステートメントd（1）、d（2）... d（n）はセットH（1）、H（2）... H（n）に変換されます。 それらの和集合は集合Dです。
WxIの各ペア（w、i）
各選択肢は、WからのCのファジーサブセットによって記述されます。 その満足度は、推論の構成規則に基づいています。
G = C * D
ここで、Gは間隔Iのファジーセットです。その後、
代替案は、ポイント推定を使用して比較されます。
IのファジーセットAに対して、aレベルセット（a = [0,1]）を定義します。
各A（a）について、平均要素数が計算されます-M（A（a））：
次に、セットAのポイント値：
a_maxは、Aが最大になる値です。
最良の代替案は、最高のポイント評価を持つものです。
記事の後半では、このメソッドの実装について説明します。 彼の作品の例は3番目です。
ファジー推論ルールを使用した選択肢の多基準選択。 Java実装。 パート2/3：基本的なアルゴリズム
ファジー推論ルールを使用した選択肢の多基準選択。 Java実装。 パート3/3：例
参照：
Borisov、Krumberg、Fedorov-「ファジィモデルに基づく意思決定。 使用例」、1990年（注：著者の計算に誤りがあります）。 ページ 94-102