Information Partielle Linéaire

Information Partielle Linéaire est une méthode de modélisation linéaire pour les décisions pratiques, basée sur les informations auparavant floue.



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Théorie de l'information - Logique mathématique - Informatique théorique - Probabilités

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Information Partielle Linéaire (LPI) est une méthode de modélisation linéaire pour les décisions pratiques, basée sur les informations auparavant floue.

Edward Kofler un mathématicien suisse, développa sa théorie sur l'information partielle linéaire (LPI) en 1970 à Zurich (Suisse).

Information Partielle Linéaire (LPI) est une méthode servant à prendre des décisions fondées sur des informations insuffisantes ou floues. LPI a été introduite en 1970 par le mathématicien Edward Kofler (1911 - 2007) pour simplifier les procédés de décision. Comparant à d'autres méthodes la LPI-theorie est algorithmiquement simple et spécifiquement et dans la prise de décisions la LPI-méthode est plus orientées vers la pratique. fonction caractéristique. Cela peut se faire par la mise en place stochastiques et non stochastiques LPI-relations. Un mélange de stochastiques et non stochastiques flou est fréquemment une base pour le LPI-procédure. En utilisant les méthodes LPI tout flou dans toute décision situation peut être envisagée sur la base de la logique floue linéaire.

Définition

Toute stochastiques information partielles SIP (p), ce qui peut être reconnu comme une solution d'un dispositif linéaire inégalité est nommé Linear Partial Informations LPI (p) au sujet de la probabilité p. Il peut être reconnu comme une LPI-incertitude de la probabilité p, correspondant aux concepts de la logique floue linéaire.

Situations de prise de décision

Dans des situations de décision, est le flou de la répartition des scénarios envisageables de même, que des résultats finis (anglais : outputs).

Chaque action est fondée sur les décisions qui, dans un monde de l'imprécision et l'incertitude des données, des concepts et des lois doivent être prises. Les incertitude (anglais : "fuzziness") dans le monde est une règle et non une exception. Le caractère optimal de nos décisions, que nous avons au moyen de méthodes classiques, dans ces conditions, atteindre, doit être remis en question. Tout cela nous oblige à la dite douce (flou), le modèle de formation. Plus complexe est un dispositif reconnu est élevée, plus le degré d'imprécision des données et d'autant plus doux doit être modélisé Lotfi Zadeh. Le modèle incertain possède trois douce caractéristiques importantes :

Le modélisation incertaine de vue des grands penseurs

Bertrand Russell affirme que "... la logique respectant les traditions parle de notions précises. Malheureusement, dans notre environnement ne sont pas applicables, au maximum dans une réalité imaginaire merveilleux. " Dans nos conditions reste par conséquent rien d'autre choix que selon les circonstances floues à la modélisation des données. À cet égard, la probabilité de la survenance des modèles et des possibilités d'adaptation à d'autres informations seront prises en compte.

Albert Einstein a proclamé que "fronde des allégations concernant notre réalité ne sont pas correctes, ou vice versa, juste des idées au sujet de notre réalité ne mènent à vif allégations. " Ceci représente en fait la formulation de Russell sous toute autre forme. Un autre argument est le fait de la réalité de la prise de décision en ce qui concerne les éléments analogue à celle des termes de l'état de repos et le mouvement dans la mécanique exprimées.

Bibliographie sélective

Voir aussi

Lien externe

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