Проєкт виконаний для замовника, який потребував оптимізації екологічної економічної моделі за допомогою сучасних математичних методів і інструментів. Для інтеграції нечіткої логіки в модель Леонтьєва-Форда застосовано методи лінійного програмування та візуалізації даних.
Основні завдання:
Реалізувати оптимізацію з використанням теорії нечітких множин.
Дослідити вплив нечіткості на процеси ухвалення рішень.
Розробити аналітичні інструменти для оцінки екологічних стратегій.
Методологія:
NumPy для чисельних обчислень,
SciPy для лінійного програмування,
matplotlib та mpl_toolkits.mplot3d для візуалізації результатів.
Розроблено алгоритми для роботи з багатовимірними даними та складними функціями належності.
Алгоритми протестовані на реальних екологічних даних.
Результати:
Розроблено ефективні алгоритми із застосуванням нечіткої логіки.
Підвищено стійкість моделей і їхню здатність враховувати невизначеність.
Створено наочні візуалізації для спрощення аналізу даних.
Основні завдання:
Реалізувати оптимізацію з використанням теорії нечітких множин.
Дослідити вплив нечіткості на процеси ухвалення рішень.
Розробити аналітичні інструменти для оцінки екологічних стратегій.
Методологія:
NumPy для чисельних обчислень,
SciPy для лінійного програмування,
matplotlib та mpl_toolkits.mplot3d для візуалізації результатів.
Розроблено алгоритми для роботи з багатовимірними даними та складними функціями належності.
Алгоритми протестовані на реальних екологічних даних.
Результати:
Розроблено ефективні алгоритми із застосуванням нечіткої логіки.
Підвищено стійкість моделей і їхню здатність враховувати невизначеність.
Створено наочні візуалізації для спрощення аналізу даних.