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      基于最優(yōu)測(cè)度的Choquet積分

      2018-05-08 01:25:34余旻昊李軍
      關(guān)鍵詞:生產(chǎn)量測(cè)度情形

      余旻昊,李軍

      (中國(guó)傳媒大學(xué)理學(xué)院,北京 100024)

      1 引言

      信息融合在計(jì)算機(jī)、統(tǒng)計(jì)、金融、管理科學(xué)等各領(lǐng)域有著重要地位。近年來(lái),積分作為一種融合工具廣泛應(yīng)用于信息融合理論[1]。加權(quán)平均法可認(rèn)為是經(jīng)典的線性積分在離散情形的應(yīng)用。然而,線性的工具并不總能很好的擬合現(xiàn)實(shí)情況。對(duì)很多實(shí)際問(wèn)題來(lái)說(shuō),使用非線性積分[2,3]作為融合工具往往更加適合實(shí)際情況。Choquet積分[2]是一類(lèi)重要的非線性積分,基于Choquet積分的信息融合方法已得到廣泛應(yīng)用[4,5]。

      本文中我們將進(jìn)一步討論Choquet積分[1,2,3]。我們將研究基于一個(gè)單調(diào)測(cè)度的最優(yōu)測(cè)度[6]的Choquet 積分的性質(zhì)。我們將利用最優(yōu)測(cè)度的性質(zhì)揭示這一類(lèi)積分的特性;討論基于一個(gè)單調(diào)測(cè)度μ的最優(yōu)測(cè)度μ+的Choquet積分與基于這個(gè)單調(diào)測(cè)度μ的Choquet積分以及與其它非線性積分之間的關(guān)系[7]。在此基礎(chǔ)上給出基于一個(gè)單調(diào)測(cè)度μ的最優(yōu)測(cè)度μ+的Choquet積分的應(yīng)用的例子。

      2 準(zhǔn)備知識(shí)

      (1)若μ(φ)=0,則μ(X)>0;

      μ(A∪B)≤μ(A)+μ(B)

      μ(A∪B)≥μ(A)+μ(B)

      其中右邊的積分是關(guān)于α的黎曼積分,F(xiàn)α={x:f(x)≥α},α∈[0,∞)。

      若X是有限集合,則Choquet積分可寫(xiě)作如下形式:

      其中:

      j=1,2,...,2n-1。

      定義2.7[6]設(shè)μ是單調(diào)測(cè)度,對(duì)應(yīng)于μ的最優(yōu)測(cè)度記作μ⊕,定義如下:

      3 基于最優(yōu)測(cè)度的Choquet積分

      若X是有限集合,則基于最優(yōu)測(cè)度μ⊕的Choquet積分可寫(xiě)作如下形式:

      為方便討論,我們用Choquetμ⊕表示基于最優(yōu)測(cè)度μ⊕的Choquet積分。

      定理3.1 對(duì)任何單調(diào)測(cè)度μ,我們有以下關(guān)系式

      證明:根據(jù)最右側(cè)度的定義,對(duì)任何單調(diào)測(cè)度μ,都有μ≤μ⊕,因此,結(jié)論是明顯的。

      證明:對(duì)任取單調(diào)測(cè)度μ,若μ是超可加的,則有μ=μ⊕,且對(duì)任意Fα有:

      μ(Fα)=μ⊕(Fα)

      令f(α)=μ(Fα),g(α)=μ⊕(Fα),則這蘊(yùn)含著:

      f(α)=g(α)(a.e.)

      故有:

      即:

      證畢。

      定理3.3 對(duì)任何單調(diào)測(cè)度μ,有

      下面的例子將展示Choquetμ⊕積分的計(jì)算過(guò)程。

      例3.1 假設(shè)謀個(gè)車(chē)間利有6名工人,他們的信息如下表1:

      表1 工人名單I

      現(xiàn)在要求合理安排工人,以最大產(chǎn)量為目標(biāo)工作。

      情形1:現(xiàn)安排了一項(xiàng)緊急任務(wù),需要工人們加班進(jìn)行生產(chǎn)。這項(xiàng)任務(wù)是一項(xiàng)聯(lián)合工作任務(wù),每小時(shí)產(chǎn)量m1與參與人數(shù)正相關(guān),定義為:

      表3.1記錄了每一位工人的持續(xù)工作能力,當(dāng)工時(shí)超過(guò)能力上限時(shí),工人將會(huì)退出生產(chǎn)工作。作為車(chē)間管理者,你該怎么做?得到的最大產(chǎn)量是多少?

      由每小時(shí)產(chǎn)量m1與參與人數(shù)正相關(guān),可知最優(yōu)安排為:盡可能的讓工人們一起工作,當(dāng)有人無(wú)法工作時(shí),則退出,生產(chǎn)持續(xù)到最后一個(gè)工人退出。現(xiàn)可以使用最優(yōu)測(cè)度μ⊕的Choquet積分進(jìn)行計(jì)算。定義函數(shù)f為:

      f={(工人編號(hào),持續(xù)工作能力)}

      并記工人編號(hào)“00i”為xi,X={x1,...,x6},則最大產(chǎn)量即為:

      +[4-3]·m1 ⊕(X{x1,x2,x3,x4})

      +[5-4]·m1⊕(X{x1,x2,x3,x4,x5})

      =46.5

      對(duì)應(yīng)的工作安排為表2:

      表2 情形1下的工作安排

      情形2:現(xiàn)安排了一項(xiàng)緊急任務(wù),需要工人們加班進(jìn)行生產(chǎn)。這項(xiàng)任務(wù)是一項(xiàng)獨(dú)立工作任務(wù),每小時(shí)產(chǎn)量m2與參與人數(shù)負(fù)相關(guān),定義為:

      與情形1相同,當(dāng)工時(shí)超過(guò)能力上限時(shí),工人將會(huì)退出生產(chǎn)工作。作為車(chē)間管理者,你該怎么做?得到的最大產(chǎn)量是多少?

      由每小時(shí)產(chǎn)量m2與參與人數(shù)負(fù)相關(guān),可知最優(yōu)安排為:盡可能的讓工人們獨(dú)立工作,當(dāng)有人無(wú)法工作時(shí),則退出,生產(chǎn)持續(xù)到最后一個(gè)工人退出。可以使用最優(yōu)測(cè)度μ⊕的Choquet積分進(jìn)行計(jì)算。定義函數(shù)f為:

      f={(工人編號(hào),持續(xù)工作能力)}

      并記工人編號(hào)“00i”為xi,X={x1,…,x6},則最大產(chǎn)量即為:

      =2·[m2({x1})+m2({x2})+…+m2({x6})]

      +[3-2]·[m2({x3})+m2({x4})+m2({x5})+m2({x6})]

      +[4-3]·[m2({x5})+m2({x6})]

      +[5-4]·m2({x6})

      =24+8+4+2

      =38

      對(duì)應(yīng)的工作安排為表3:

      表3 情形2下的工作安排

      情形3:現(xiàn)安排了一項(xiàng)緊急任務(wù),需要工人們加班進(jìn)行生產(chǎn)。這項(xiàng)任務(wù)是一項(xiàng)特殊的工作任務(wù),每小時(shí)產(chǎn)量m3與以下因素相關(guān),<1>與參與人數(shù)正相關(guān);

      <2>與參與工人的協(xié)同度正相關(guān);協(xié)同度:幾名工人同時(shí)進(jìn)行生產(chǎn)任務(wù)時(shí),因工作習(xí)慣、工作經(jīng)驗(yàn)的不同,可能會(huì)對(duì)幾人的工作效率有所影響,協(xié)同度是對(duì)小組工作效率的度量,定義為:

      P(A)=inf{p(xi,xj)|xi,xj∈A,A?X}

      可將m3定義為:

      當(dāng)工時(shí)超過(guò)能力上限時(shí),工人將會(huì)退出生產(chǎn)工作。工人間的協(xié)同情況記錄在了表4中。

      表4 工人協(xié)同情況

      作為車(chē)間管理者該怎么做?得到的最大產(chǎn)量是多少?

      由每小時(shí)產(chǎn)量m3的度量規(guī)則,可知最優(yōu)安排為:盡可能的讓協(xié)同度高的工人們共同工作,讓協(xié)同度低的工人獨(dú)立工作。當(dāng)有人無(wú)法工作時(shí),則退出,生產(chǎn)持續(xù)到最后一個(gè)工人退出。人員每變動(dòng)一次,小組應(yīng)該動(dòng)態(tài)調(diào)整。可以使用Choquetμ⊕進(jìn)行計(jì)算。定義函數(shù)f為:

      f={(工人編號(hào),持續(xù)工作能力)}

      并記工人編號(hào)“00i”為xi,X={x1,…,x6},則最大產(chǎn)量即為:

      =2·[m3({x1,x2})+m3({x3})+m3({x4})+m3({x5,x6})]

      +[3-2]·[m3({x3})+m3({x4})+m3({x5,x6})]

      +[4-3]·[m3({x5,x6})]

      +[5-4]·m3({x6})

      =15.5

      對(duì)應(yīng)的工作安排為表5:

      表5 情形3下的工作安排

      由例3.1和最優(yōu)測(cè)度μ⊕的Choquet積分的計(jì)算原理,這個(gè)積分對(duì)應(yīng)著一個(gè)逐步淘汰不符合資格成員并逐步計(jì)算的過(guò)程。描述成員資格的變量可以有很多:如持續(xù)時(shí)間、存活時(shí)間、等級(jí)、資源持有數(shù)量等。故Choquetμ⊕是對(duì)符合資格的成員,在每一級(jí)資格上核算成員們的度量值并最終加和的計(jì)算方法。在允許動(dòng)態(tài)決策的情形中,最優(yōu)測(cè)度μ⊕的Choquet積分能更好的給出合適的核算結(jié)果與組合。

      現(xiàn)以一個(gè)工作車(chē)間的例子展示Choquetμ⊕積分,Choquet積分和Wang積分三者的關(guān)系。

      例3.2 假設(shè)車(chē)間有三名工人負(fù)責(zé)生產(chǎn),記為x1,x2,x3。三人可以單獨(dú)工作,也可以合作工作。他們可能的工作組合與日生產(chǎn)量在下表6記錄[4]:

      表6 工人組合與日生產(chǎn)量

      其中,集合X={x1,x2,x3}代表三人共同工作,其子集對(duì)應(yīng)著不同的工人組合。φ代表沒(méi)有工人參與生產(chǎn)。

      設(shè)μ是對(duì)工人組合的日生產(chǎn)量的測(cè)度。從表格數(shù)據(jù)可知,μ既是非可加的,也是非單調(diào)的。例如:

      對(duì)組合{x1,x2},有

      μ({x1,x2})>μ({x1})+μ({x2})

      意味著x1和x2能更好的合作生產(chǎn);而對(duì)組合{x1,x3},有μ({x1,x3})<μ({x1})+μ({x3}),μ({x1,x3})<μ({x3}),

      意味著x1和x3不宜合作生產(chǎn),甚至兩人組合的日生產(chǎn)量低于x3一個(gè)人的產(chǎn)量。

      現(xiàn)假設(shè)x1,x2,x3有著不同的可生產(chǎn)時(shí)間,用函數(shù)f表示:

      (1)假設(shè)x1,x2,x3同時(shí)開(kāi)始且一起生產(chǎn),則總生產(chǎn)量可以通過(guò)Choquet積分進(jìn)行計(jì)算:

      =7·μ(X)+3·μ({x1,x2})+5·μ({x2})

      =7×18+3×14+5×6

      =198

      這種管理模式下的生產(chǎn)量記為I1= 198,這也是Choquet積分的積分值,它的工人組合見(jiàn)表7、圖1。

      (2)假設(shè)x1,x2,x3按一種盡可能多生產(chǎn)的管理模式進(jìn)行生產(chǎn),則總生產(chǎn)量可以通過(guò)Wang積分進(jìn)行計(jì)算(結(jié)果為I2= 236),并給出最優(yōu)工人組合,見(jiàn)表8、圖2。

      表7 Choquet積分管理模式下的工人組合

      圖1 Choquet積分管理模式下的工人組合

      組合時(shí)長(zhǎng)工人組合組合時(shí)長(zhǎng)工人組合10{x1,x2}2{x3}5{x2,x3}

      圖2 Wang積分管理模式下的工人組合

      (3)假設(shè)x1,x2,x3按一種特定的管理模式進(jìn)行生產(chǎn),工人組合如下表9、圖3:

      表9 一種特定的管理模式下的工人組合

      圖3 一種特定的管理模式下的工人組合

      此時(shí),總生產(chǎn)量I3=183。

      (4)現(xiàn)假設(shè)x1,x2,x3同時(shí)開(kāi)始,但每一天均以生產(chǎn)量最大的模式進(jìn)行生產(chǎn),則可使用μ的最大最優(yōu)測(cè)度μ⊕代替μ進(jìn)行積分計(jì)算見(jiàn)表10:

      表10 最大最優(yōu)測(cè)度μ⊕的值

      此時(shí),總生產(chǎn)量通過(guò)Choquetμ⊕積分進(jìn)行計(jì)算:

      =7·μ⊕(X)+3·μ⊕({x1,x2})+5·μ⊕({x2})

      =7×22+3×14+5×6

      =226

      這種管理模式下的生產(chǎn)量記為I4= 226,它大于Choquet積分的積分值I1= 198。

      由各種管理模式下的計(jì)算結(jié)果,可知I2>I4>I1>I3。這說(shuō)明表5.4中給出的特定管理模式不如Choquet積分的管理模式,而Choquetμ⊕積分的管理模式又是原Choquet積分的優(yōu)化形式。從總產(chǎn)量看來(lái),Wang積分的管理模式是最佳的。不同積分下的管理模式有著不同的特點(diǎn),Wang積分和Choquetμ⊕積分均可用于工作任務(wù)的最優(yōu)安排與度量。

      4 結(jié)論

      本文給出了Choquet積分的優(yōu)化形式Choquetμ⊕,即基于單調(diào)測(cè)度的最優(yōu)測(cè)度μ⊕的Choquet積分,討論了Choquetμ⊕積分,Choquet積分和Wang積分之間的關(guān)系。Choquetμ⊕積分是對(duì)符合資格的成員,在每一級(jí)資格上核算成員們的度量值并最終加和的計(jì)算方法,它對(duì)應(yīng)了一個(gè)逐步淘汰不符合資格成員并逐步計(jì)算的模型。其中成員資格可以由持續(xù)時(shí)間、存活時(shí)間、等級(jí)、資源持有數(shù)量等變量體現(xiàn)。故Choquetμ⊕積分在允許動(dòng)態(tài)決策且分階段核算的情形中,能很好的給出合適的核算結(jié)果與組合。從積分值來(lái)看,Choquetμ⊕積分一般總是大于Choquet積分。從管理的角度上看,這意味著Choquetμ⊕積分的管理模式是原Choquet積分的優(yōu)化形式,且前者能有更高的總產(chǎn)量。因此基于最優(yōu)測(cè)度的Choquet積分可用于工作任務(wù)的最優(yōu)安排與度量。

      [1]Wang Z,Klir G J.Generalized Measure Theory[M].New York:Springer-Verlag,2008.

      [2]Choquet G.Theory of capacities[J].Ann Inst Fourier,1953,5:131-295.

      [3]Denneberg D.Non-additive measure and integral[M].Dordrecht:Kluwer Academic Publisher,1994.

      [4]Wang Z Y,Leung K S,Wong M,F(xiàn)ang J.A new type of nonlinear integrals and the computational algorithm[J].Fuzzy Sets and Systems,2000,112(2):223-231.

      [5]Wang Z,Xu K,Heng P,Leung K S.Indeterminate integrals with respect to nonadditive measures[J].Fuzzy Sets and Systems,2003,138(3):485-495

      [6]Li J,Mesiar R,Struk P.Pseudo-optimal measures[J].Information Sciences,2010,180(20):4015-4021.

      [7]Li G.The Relationships between Choquet integral,Pan-integral,upper integral and lower integral[J].International Journal of Intelligent Systems,2011,26(5):464-473.

      [8]Halmos P R.Measure Theory[M].New York:Van Nostrand,1968.

      [9]Pap E.Null-additive Set Functions[M].Dordrecht:Kluwer Academic Publisher,1995.

      [10]Sugeno M.Theory of Fuzzy Integrals and Its Applications[D].Tokyo :Tokyo Institute of Technology,PhD dissertation,1974.

      [11]Torra,Vicen,Narukawa,Yasuo,Sugeno,Michio.Non-additive Measure - Theory and Applications[C].9th International Conference on Modeling Decisions for Artificial Intelligence (MDAI 2012),Girona,Spain,November 21-23,2012.

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