Fuzzy uncertainty in random variable generation: a cumulative membership function approach

Los conjuntos difusos son representaciones de percepciones humanas alrededor de palabras / conceptos. Se ha aplicado ampliamente a funciones difusas, optimización, ecuaciones diferenciales, etc., por lo que su uso en sistemas / modelos de simulación es un campo abierto que debe cubrirse. Muchos problemas de simulación carecen de datos estadísticos para utilizar métodos clásicos, y en ocasiones la información proviene de expertos. De esta forma, los conjuntos difusos pueden ayudar a usar sus opiniones / percepciones como fuentes primarias de información en modelos de simulación.

• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2017
• Institución: Universidad Distrital Francisco José de Caldas
• Repositorio: RIUD: repositorio U. Distrital
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.udistrital.edu.co:11349/7322
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/11349/7322
• Palabra clave: Conjuntos difusos; Generación de variable aleatoria; Alfa-Cortes; Función de membresía; Ingeniería Industrial - Tesis y disertaciones académicas; Conjuntos difusos; Variables aleatorias; Procesos de markov; Fuzzy sets; Random variable generation; Alpha-Cuts; Membership function
• License: Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional