論文の概要: The solution set of fuzzy relation equations with addition-min
composition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.16502v1
- Date: Sat, 29 Oct 2022 05:39:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-01 17:16:16.562417
- Title: The solution set of fuzzy relation equations with addition-min
composition
- Title(参考訳): 加算ミン組成を持つファジィ関係方程式の解集合
- Authors: Meng Li, Xue-Ping Wang
- Abstract要約: 本稿では, ファジィ関係方程式と加算ミン組成の分解能について述べる。
まず,ファジィ関係方程式の最小解を求めるアルゴリズムを提案し,ファジィ関係方程式の最大解を求めるアルゴリズムを提供する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.327411221630033
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper deals with the resolutions of fuzzy relation equations with
addition-min composition. When the fuzzy relation equations have a solution, we
first propose an algorithm to find all minimal solutions of the fuzzy relation
equations and also supply an algorithm to find all maximal solutions of the
fuzzy relation equations, which will be illustrated, respectively, by numeral
examples. Then we prove that every solution of the fuzzy relation equations is
between a minimal solution and a maximal one, so that we describe the solution
set of the fuzzy relation equations completely.
- Abstract(参考訳): 本稿では, ファジィ関係方程式と加算ミン組成の分解能について述べる。
ファジィ関係方程式が解を持つとき,まず,ファジィ関係方程式の最小解を求めるアルゴリズムを提案し,また,ファジィ関係方程式の最大解を求めるアルゴリズムを提供する。
そして、ファジィ関係方程式のすべての解が最小解と最大解の間のものであることを証明し、ファジィ関係方程式の解集合を完全に記述する。
関連論文リスト
- Reducing fuzzy relation equations via concept lattices [0.5735035463793009]
本稿では,情報を失うことなくファジィ関係式(FRE)を削減する手法を提案する。
プロパティ指向およびオブジェクト指向の概念格子における属性還元理論は、冗長方程式を検出するメカニズムを示すために検討されている。
また,不確かさ/不正確なデータを含む(実)データセットに関連する,解けないFREの近似解を計算するための新しい手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-08T06:47:35Z) - Bipolar fuzzy relation equations systems based on the product t-norm [0.5735035463793009]
双極性ファジィ関係方程式は、未知変数を考慮したファジィ関係方程式とその論理的連結否定の一般化として生じる。
本稿では,最大積t-ノルム組成に基づく双極性ファジィ関係方程式系の研究に焦点をあてる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-24T09:09:13Z) - Comparison of Single- and Multi- Objective Optimization Quality for
Evolutionary Equation Discovery [77.34726150561087]
進化的微分方程式の発見は、より優先順位の低い方程式を得るための道具であることが証明された。
提案した比較手法は、バーガーズ方程式、波動方程式、コルテヴェーグ・ド・ブリーズ方程式といった古典的なモデル例で示される。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-29T15:37:19Z) - Linearization Algorithms for Fully Composite Optimization [61.20539085730636]
本稿では,完全合成最適化問題を凸コンパクト集合で解くための一階アルゴリズムについて検討する。
微分可能および非微分可能を別々に扱い、滑らかな部分のみを線形化することで目的の構造を利用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-24T18:41:48Z) - Approximation of optimization problems with constraints through kernel
Sum-Of-Squares [77.27820145069515]
我々は、点的不等式が非負の kSoS 関数のクラス内で等式となることを示す。
また, 等式制約に焦点をあてることで, 散乱不等式を用いることで, 制約のサンプリングにおける次元性の呪いを軽減することができることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-16T10:30:04Z) - Convex mixed-integer optimization with Frank-Wolfe methods [20.37026309402396]
混合整数非線形最適化は理論的および計算的課題を示す。
本稿では,凸ノード緩和を用いた分岐結合アルゴリズムに基づいて,これらの問題の解法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-23T14:46:54Z) - On the solvability of weakly linear systems of fuzzy relation equations [0.0]
ファジィ関係方程式の系と未知のファジィ関係が方程式や不等式の一側にある不等式は線形系である。
本稿では,弱線形系をある程度解き,その解法を提供するファジィ関係について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-25T16:59:48Z) - Learning Proximal Operators to Discover Multiple Optima [66.98045013486794]
非家族問題における近位演算子を学習するためのエンドツーエンド手法を提案する。
本手法は,弱い目的と穏やかな条件下では,世界規模で収束することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-28T05:53:28Z) - On the Complexity of a Practical Primal-Dual Coordinate Method [63.899427212054995]
ランダム・座標降下法(PURE-CD)を用いた原始双対アルゴリズムの複雑性境界を証明した。
バイマックス性能問題を解くための優れた外挿が得られることが示されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-19T16:14:27Z) - Sparse Approximate Solutions to Max-Plus Equations with Application to
Multivariate Convex Regression [34.99564569478268]
我々は,任意の$ell_p$近似誤差に対して,そのような解を効率よく最小時間で得る方法を示す。
本稿では, 凸関数を一括フィッティングする手法を提案し, 最適性を保証するとともに, 略スパースアフィン領域を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-06T15:17:00Z) - Conditional gradient methods for stochastically constrained convex
minimization [54.53786593679331]
構造凸最適化問題に対する条件勾配に基づく2つの新しい解法を提案する。
私たちのフレームワークの最も重要な特徴は、各イテレーションで制約のサブセットだけが処理されることです。
提案アルゴリズムは, 条件勾配のステップとともに, 分散の低減と平滑化に頼り, 厳密な収束保証を伴っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-07T21:26:35Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。