Loading presentation...

Present Remotely

Send the link below via email or IM

Copy

Present to your audience

Start remote presentation

  • Invited audience members will follow you as you navigate and present
  • People invited to a presentation do not need a Prezi account
  • This link expires 10 minutes after you close the presentation
  • A maximum of 30 users can follow your presentation
  • Learn more about this feature in our knowledge base article

Do you really want to delete this prezi?

Neither you, nor the coeditors you shared it with will be able to recover it again.

DeleteCancel

OM vs TIA

No description
by

Giorgiana Vlăsceanu

on 12 May 2013

Comments (0)

Please log in to add your comment.

Report abuse

Transcript of OM vs TIA

Facultatea de automatica si calculatoare
Vlasceanu Giorgiana Violeta
312 AC Analiza comparativa a
OM si TIA Plan OM Cele două tipuri de algoritm au aplicabilitate mare în cotidian, având puncte tari si puncte slabe, prezentând avantaje si dezavantaje.
Pentru o folosire optimă a acestora, programatorul trebuie să aibă suficiente informatii legate de temă.
Concluzii TIA Studiu de caz Algoritmizare si implementare 1. Introducere
2. OM
3. TIA
4. Algoritmizare si implementare
5. Studiu de caz: OM si fuzzy Algoritmi Algoritmii sunt seturi de etape care îndeplinite duc la rezolvarea unui task astfel algoritmii îi propun o modalitate de rezolvare a unei probleme sau o modalitate de explicare a evolutiei. Optimizare Optimizarea constă în emiterea si selectarea solutiilor viabile în cazul unei probleme apărute, în cele mai multe cazuri a unei probleme ingineresti. Scopul final al acestei optimizări este de a selecta din multimea de solutii solutia cea mai avantajoasă. În alte cuvinte prin optimizare se întelege un ansamblu de metode si tehnici care determină găsirea solutiei optime pentru o problemă dată. Obiective îmbuntirea performanelor în raport cu un criteriu. utilizarea optima a resurselor reducerea timpului de executie eficienta codului Rezulate - cresterea performantei
- nivel bun al fiabilitatii si al mentenantei
- algoritm stabil Pas 1 Definirea problemei
Pas 2 Determinarea cerintelor
Pas 3 Stabilirea scopului
Pas 4 Identificarea alternativelor
Pas 5 Definirea criteriului
Pas 6 Selectarea unei decizii ca instrument
Pas 7 Evaluarea alternativelor fară de criteriu
Pas 8 Validarea solutiilor în vederea formulării problemei
AHP ELECTRE PROMETHEE MAUT SMART Avantaje - reducerea semnificativ a timpului de execuie
- rezultate îmbuntite
- creterea preciziei rezultatelor
- utilizarea în diverse domenii
- implementarea facila
Dezavantaje - algoritmii sunt complicati decât cei obinuii
- dezacordul dintre complexitatea problemei i deciziile utilizatorului
- în cazul problemelor complexe timpul de rulare se poate mrii
retele
neuronale Avantaje
Poate învata din experienta
Se auto-organizeaza
Are o structura transparenta
Dezavantaje
Dificultatea de a parcurge etapa de construire a bazei de regului, care e consumatoare de timp
Dificultatea integrarii modulelor de prelucrare
LOGICA
FUZZY Avantaje
Este bună această metodă deoarece:
•Este usor de înteles si utilizat
•Este flexibil
•Este toleranta la date imprecise
•Poate modela functii complexe cu nivel ridicat de precizie
•Poate apela la cunostintinele expertilor
•Poate fi combinat cu tehnici conventionale de control
•Se bazeaza pe limbajul natural
Dezavantaje
Nu sunt recomandati algoritmii care se bazează pe logica fuzzy dacă:
•Există o soluie deja simplă. Asta implică mărirea comple-xităii în unele cazuri asta implicând un scenariu nefericit.
•Există controlăre care funcionează foarte bine
•Nu este convenabilă din varii motive
Algoritmi evolutivi Avantaje
Prezinta o adaptabilitate buna
Este eficient
Indica setul de soluii printr-o singura rulare
Dezavantaje
Consuma multe resurse
Are un cost ridicat
Prezinta un caracter aleator
Algoritmi genetici Avantaje
Sunt usor adaptabili
Reliefeaza o solutie optima
Sunt usor de implementat
Solicita doar valorile functiilor obiectiv
Dezajantaje

•Existaă o dificultate în gaăsirea unei reprezentari adecvate

•Consumă mult timp

•Sunt dependenți de parametri

•Au o usșoaraă sursaă de determinism

Analiza comparativă
•Complexitate - în cazul OM există o complexitate redusă, iar în cazul fuzzy există o complexitate ce nu poate fi preciza-tă, în funcie de complexitatea problemei tratate, deoarece fuzzy este flexibil vis-a-vis de problema.
•Corectarea erorilor - OM nu este capabil de a corecta eventualele erori, pe când fuzzy evaluează conditional.
•Cunostiinte - OM are nevoie de cunostiinte complete, pe când fuzzy are nevoie de cunostiinte pariale .
•Durata - depinde de tipul/complexitatea problemei ce necesită rezolvare, pentru o complexitate medie, OM reduce timpul de executie, pe când fuzzy are un timp de execuie minimal.
•Claritate - este aproximativ bună la ambii algoritmi din punct de vedere al rezolvării.
•Principiul minimax ambii algoritmi pot aplica acest principiu.
•Precizia datelor de intrare - OM are nevoie de criterii si alternative clare si returnează un rezultat precis, pe când fuzzy nu are nevoie de date atât de precise i returnează si el un rezultat destul de precis.
Studiu de caz - selectarea facultatii Referinte Referine
[1]Sinteze, Departamentul de informatică, Universitatea din Craiova
[2]Mihai Caramihai , Notiuni introductive, Curs 1 SDA, Universitatea Politehnică Bucureti
[3]Romică Trandafir, „Modele si algoritmi de optimizare”
[4]Metode de optimizare, curs Universitatea Tîrgu-Jiu
[5]Janos Fulop, „Introduction to Decision Making Methods”
[6]Neil Russell-Jones, „THE DECISION-MAKING POCKETBOOK”
[7]Jean-Pierre Brans, Bertrand Mareschal, „How to Decide with PROMETHEE”
[8]Mohsen Pirdashti, Arezou Ghadi, Mehrdad Mohammadi, Gholamreza Shojatala, „Multi-Criteria Decision-Making Selection Model with Application to Chemical Engineering Management Decisions”
[9]Ionut Ghionea, „Inteligenta artificială”
[10]G Oltean, „Sisteme cu logică nuantată”
[11]Ioan Borlea, Elemente de inteligenă artificială „Logica Fuzzy”, curs Facultatea de Electrotehnică i Electroenergetică Timioara
[12]Dan Rotar, „Inteligenta artificială” note de curs, Universitatea din Bacău
[13]Yung C. Shin, Chengying Xu, „Intelligent Systems”
[14]Kevin Gurney, „An introduction to neutral networks”
[15]Pantalas, „WATER RESOURCES PLANNING USING THE AHP AND PROMETHEE MULTICRITERIA METHODS: THE CASE OF NESTOS RIVER GREECE”
Full transcript