10、模糊推理与决策:原理、方法及应用

模糊推理与决策:原理、方法及应用

1. 家庭度假满意度与模糊问题引入

在一些情境下,我们可以通过模糊规则来分析和得出结论。例如,在一次家庭度假中,从各条规则的单独结论来看,爸爸对这次度假的满意度达到了 100%,这表明爸爸完全满意。妈妈和孩子 HE 的满意度为 50%,而孩子 CS 则完全不满意,最终整个家庭的满意度为 50%。

接下来,我们会遇到一系列模糊相关的问题,这些问题涵盖了不同的领域和场景。
- P5.1 模糊集合与蕴含问题
- 定义了两个在年龄论域上的模糊集合:年轻(Y)和高中生(HSS)。
- 年轻(Y):(Y = \frac{1}{15} + \frac{0.8}{20} + \frac{0.6}{25} + \frac{0.4}{30} + \frac{0.2}{35} + \frac{0}{40})
- 高中生(HSS):(HSS = \frac{0}{12} + \frac{0.5}{14} + \frac{1}{16} + \frac{0.5}{18} + \frac{0}{20})
- 有一个模糊蕴含关系“如果 Hilal 是高中生,那么她是年轻的”,通过笛卡尔积 (R = (HSS) \times (Y)) 得到,结果如表 E5.16 所示。
- 已知 Elif 的年龄定义为 (Elif’s\ age = \frac{1}{5} + \frac{0.8}{8} + \frac{0.6}{10} + \frac{0.4}{12} + \frac{0.2}{14} + \frac{0}{16}),需要判断 Elif 是否是高中生。
- P5.2 模糊推

考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发仿真验证。
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