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JPH05197558A - ファジィ決定におけるメンバーシップ関数の修正案策定方法及びファジィ知識抽出システム - Google Patents

ファジィ決定におけるメンバーシップ関数の修正案策定方法及びファジィ知識抽出システム

Info

Publication number
JPH05197558A
JPH05197558A JP4008208A JP820892A JPH05197558A JP H05197558 A JPH05197558 A JP H05197558A JP 4008208 A JP4008208 A JP 4008208A JP 820892 A JP820892 A JP 820892A JP H05197558 A JPH05197558 A JP H05197558A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
plan
fuzzy
membership function
correction
parameter
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP4008208A
Other languages
English (en)
Inventor
Motoya Machida
元也 町田
Toshiro Sasaki
敏郎 佐々木
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hitachi Ltd
Original Assignee
Hitachi Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hitachi Ltd filed Critical Hitachi Ltd
Priority to JP4008208A priority Critical patent/JPH05197558A/ja
Publication of JPH05197558A publication Critical patent/JPH05197558A/ja
Pending legal-status Critical Current

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  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

(57)【要約】 【目的】本発明は、メンバーシップ関数が任意に設定で
き、かつ、そのメンバーシップ関数の修正が人間によっ
て容易に行える装置及び方法を提供することにある。 【構成】各目的関数に対応するファジィ目標原案を作成
する（１）。各ファジィ目標原案メンバーシップ関数に
対して、パラメータ修正方式により生成した複数代替案
の全ての組合せについて、最適配分案を計算（３）し、
最も適当な修正案の組合せを探索して出力する（４）。 【効果】本発明により、パラメータ修正方式による修正
案候補を表示することによって、適切なガイダンスと補
正方法を与えるので、人間によるファジィ目標の設定を
支援することができる。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、ファジィ決定を用いた
知識抽出システムに関し、メンバーシップ関数の選択と
評価を支援する装置及び方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来のファジィ決定におけるファジィ知
識抽出システムは、例えば電子通信学会論文誌、1182−
1189（１９８２）、坂和正敏「多目的線形計画問題に対
する対話型ファジィ意志決定手法とその応用」に述べら
れている。
【０００３】該システムでは、メンバーシップ関数の関
数型として、線形型，指数型，正接双曲線型，逆正接双
曲線型，区分的線形型の５種類を持ち、関数型を決定す
る複数のパラメータ値を与えることによってメンバーシ
ップ関数を設定している。該システムでは、メンバーシ
ップ関数の設定，ファジィ決定による最適解の計算など
がコマンドとして与えられ、メンバーシップ関数の有効
な設定を対話形式により進めるようになっていた。該シ
ステムでは、関数型とパラメータ値を指定することによ
ってメンバーシップ関数形状を決定する方法を用いてい
るため、パラメータ値を変更することでメンバーシップ
関数形状を容易に修正することができる。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかるに、該システム
では、人間が有効と考えるメンバーシップ関数形状を、
ある１つの関数型とそのパラメータ値の指定で近似する
必要があった。一方、メンバーシップ関数形状として任
意形状の指定可能な方法を用いた場合、そのメンバーシ
ップ関数を修正する際、修正の自由度が大きいため、こ
の場合有効な修正が困難になるという問題がある。
【０００５】また、メンバーシップ関数の設定が人間の
知識抽出であるという観点から、設定されたファジィ決
定による最適解が、過去の実績データについても十分説
明しえるということを確かめる必要がある。
【０００６】本発明の第１の目的は、メンバーシップ関
数が任意に設定でき、かつ、そのメンバーシップ関数の
修正が人間によって容易に行える装置及び方法を提供す
ることにある。
【０００７】本発明の第２の目的は、ファジィ決定を用
いた知識抽出システムの中に人間が決定したメンバーシ
ップ関数による最適解がどの程度過去の実績データにつ
いて説明しているか評価する方法を含めた装置及び方法
を提供することにある。
【０００８】本発明の第３の目的は、人間がメンバーシ
ップ関数の原案と過去の実績データを与え、過去の実績
データを十分に説明できるようなメンバーシップ関数の
修正案を自動的に生成する装置及び方法を提供すること
にある。
【０００９】
【課題を解決するための手段】本発明は、メンバーシッ
プ関数原案の形状は任意に設定できるようにし、このメ
ンバーシップ関数の修正については、パラメータ修正方
式を用いて、修正方法の自由度を絞り、更に該修正のた
めのガイダンス情報を与えることによって修正を容易に
したものである。
【００１０】また、パラメータ修正方式とその代表的修
正パラメータ値を用いて、過去の実績データを十分説明
するメンバーシップ関数の修正案を自動的に生成できる
ようにしたものである。
【００１１】
【作用】本発明のファジィ知識抽出システムでは、パラ
メータ修正方式による修正案候補を表示することによっ
て、適切なガイダンスと補正方法を与えるので、人間に
よるファジィ目標の設定を支援することができる。
【００１２】また、パラメータ修正のガイダンスとして
感度行列とレーダーチャートによる追従性評価を表示す
ることができるので、修正パラメータを変更する人間に
修正のための判断材料を与えることができる。
【００１３】
【実施例】本発明によるファジィ決定におけるメンバー
シップ関数の修正案策定方法の第１の実施例を説明す
る。
【００１４】以下の実施例では、パラメータ修正方式と
して１つのパラメータを用いた修正方式を説明するが、
複数パラメータを用いることもできる。
【００１５】図１は、ファジィ決定におけるメンバーシ
ップ関数の修正案策定方法の説明図である。ファジィ目
標原案設定処理１は、各ファジィ目標に対するメンバー
シップ関数形状を任意に作成できるように、メンバーシ
ップ関数のいくつかのサンプル点を与え、これをスプラ
イン補間することによってメンバーシップ関数の原案を
作成し、ファジィ目標原案ファイル１１として蓄える。
ファジィ目標原案ファイル１１は、各ファジィ目標に関
して、スプライン補間を行って描いたメンバーシップ関
数について数十点の代表点をデータとして持ち、個々の
点に対応するメンバーシップ値は、これらの代表点を補
完して得るものとする。パラメータテーブル設定処理２
では、各ファジィ目標原案メンバーシップ関数に対し
て、パラメータ修正方式により修正案を生成するための
パラメータ値の複数代替案を入出力装置２１より入力し
て、パラメータテーブルに設定する。最適配分案一括計
算処理３では、実績制約環境ファイル１３を入力して、
パラメータ値の複数代替案の全ての組合せの修正案につ
いて、各制約環境での最適配分案を求め、一括評価処理
４に送る。一括評価処理４は、これらの最適配分案と実
績データファイル１５に蓄えられた過去の実績データを
比較評価して、過去の実績データに十分追従している修
正案のいくつかの候補を画面に表示する。ファジィ目標
原案修正処理５では、最適配分案計算処理３で得られた
修正案が、一括評価処理５による評価結果の表示を人間
が見て、どの修正案の候補も過去実績データに十分追従
していないと人間が判断した場合、メンバーシップ原案
のサンプル点を変更してメンバーシップ関数の原案を再
作成する。ファジィ目標原案修正処理５，パラメータテ
ーブル設定処理２，最適配分案一括計算処理３，一括評
価処理４は、一括評価処理５による評価結果の表示を人
間が見て、修正案の候補の１つが過去実績データに十分
追従していると判断するまで、ファジィ目標原案修正処
理５，パラメータテーブル設定処理２，最適配分案一括
計算処理３，一括計算処理４の順で繰り返すものとす
る。
【００１６】ファジィ決定問題では、最適解がメンバー
シップ関数の形状に大きく依存する。すなわち、メンバ
ーシップ関数の形状に関する小さい修正であってもファ
ジィ決定による最適解が大きく変わることがある。この
ため、ファジィ目標は最終的には人間が与えるものであ
るが、そのための適切なガイダンスと補正方法を与える
ことによって、人間によるファジィ目標の設定を支援す
ることができる。このことから、パラメータ修正方式に
よる修正案候補の表示は、ファジィ目標策定のための有
効なガイダンスとなるという効果がある。
【００１７】次に、該実施例で用いるファジィ決定によ
る最適配分案一括計算処理３について詳細に説明する。
ファジィ決定とは、配分案の制約条件と複数の目的関数
とこれらの各目的関数に対して属すことが望ましいファ
ジィ集合が与えられる多目的配分計画問題で、配分案の
各目的関数に関するメンバーシップ関数値の最小値を最
大にするような配分案の決定方法をいう。これらのファ
ジィ集合を、以下、ファジィ目標と呼ぶ。配分対象は、
配分変数１から配分変数ｒであり、以下、これらの配分
変数をｒ次元ベクトル（ｘ1，…，ｘr）で書く。制約条
件は、配分変数（ｘ1，…，ｘr）に関する複数の線形制
約
【００１８】
【数１】 ａi,1・ｘ1＋……＋ａi,r・ｘr ≦ ｂi …（数１） であり、以下、これらの線形制約を行列（ａi,j）とベ
クトル（ｂi）と書く。目的関数は、配分項目の配分量
（ｘ1，…，ｘr）に関する線形式
【００１９】
【数２】 ｇi（ｘ1，…，ｘr）＝ｃi,1・ｘ1＋……＋ｃi,r・ｘr …（数２） であり、以下、これらの線形式の係数を行列(ｃi,j）と
書く。実績制約環境ファイル１３は、過去に人間が配分
案を決定したときの制約条件を行列(ａi,j）とベクトル
（ｂi）として、各目的関数を行列（ｃi,j）として、個
々の実績ごとに登録したファイルであるとする。このと
き、ファジィ決定による最適配分案は、制約条件を行列
（ａi,j）とベクトル（ｂi）で、各目的関数を（数２）
で与えることによって、目標達成解を表わすファジィ集
合を
【００２０】
【数３】 μD（ｘ1，…，ｘr） ＝ μG1（ｇ1（ｘ1，…，ｘr））∧ … ∧μGn（ｇn（ｘ1，…，ｘr）） …（数３） ただし、μG1（ｘ），…，μGn（ｘ）は、各目的関数に
対応するファジィ目標、また、∧は minimum-演算とす
る。
【００２１】と定義し、
【００２２】
【数４】 μD（ｘ*1，…，ｘ*r） ＝ ｍａｘ μD（ｘ1，…，ｘr） ａi,1・ｘ1＋……＋ａi,r・ｘr ≦ ｂi …（数４） となるような（ｘ*1，…，ｘ*r）として得られるものと
する。最適配分案一括計算処理３では、パラメータテー
ブルから読みだしたファジィ目標ごとの全てのパラメー
タの組合せについて、計算処理を行なうものとする。各
計算処理では、パラメータの組をファジィ目標ごとの修
正パラメータとして、ファジィ目標原案ファイル１１か
ら読み出した各メンバーシップ関数をパラメータ修正方
式により修正し、これをファジィ目標として、実績制約
環境ファイル１３に登録されている個々の実績ごとにフ
ァジィ決定による最適配分案を求めるものとする。
【００２３】次に、一括評価処理４での具体的方法につ
いて説明する。一括評価処理４では、最適配分案一括計
算処理３で得た最適配分案と実績データファイル１３に
蓄えられた過去の実績データを比較評価して、評価結果
を画面に表示することを行なう。評価結果の画面表示
は、追従性評価表３１と実績配分案ごとの最適配分案分
布図４１を含むものである。
【００２４】図２は、一括評価処理４の結果として表示
される追従性評価表表示の説明図である。３１は追従性
評価表であり、パラメータ修正方式により修正したとき
の追従性評価値表示領域３２とそのときのパラメータの
組合せ表示領域３３を含む。追従性評価値は、実績デー
タファイル１５から実績配分案データ（ｙ*1，…，
ｙ*r）を読み込み、これに対応するファジィ決定による
最適配分案（ｘ*1，…，ｘ*r）とのｒ次元ベクトルとし
ての距離を登録された全ての実績配分案データごとに計
算し、これらの総和を定数倍して正規化したものとす
る。実績データファイル１５は、過去に人間が配分案を
決定したときの個々の実績配分案を登録したファイルで
ある。一括評価処理４では、全てのパラメータの組合せ
について追従性評価値を計算し、評価値の小さいものか
ら順に追従性評価表３１へ複数表示する。
【００２５】図３は、一括評価処理４の結果として表示
される最適配分案分布図表示の説明図である。４２は、
実績制約環境ごとのパラメータの全ての組合せについて
のファジィ決定による最適配分案の分布と実際の実績配
分案を異なるマークでプロットしたものである。分布図
の表示には、実績制約環境ごとのパラメータの全ての組
合せについてのファジィ決定による最適配分案をデータ
として主成分分析を行ない、これらの最適配分案の第１
主成分と第２主成分をそれぞれ４４と４５の軸とした平
面を用いる。
【００２６】このように、追従性評価表示によりパラメ
ータ修正方式による修正案の最適な候補を自動的に抽出
して、人間が十分に決定しきれなかったメンバーシップ
関数の形状を補正することができ、実績配分案分布図４
１により人間が決定したファジィ目標と該ファジィ決定
問題の頑健性を確かめることができるという効果があ
る。
【００２７】次に、パラメータ修正方式の具体的方法例
を述べる。
【００２８】次式は、パラメータ値をαとしたパラメー
タ修正方式によるメンバーシップ関数修正の具体的修正
式である。
【００２９】
【数５】
【００３０】図１０は、該修正式の説明図である。実線
１０１は、修正前のメンバーシップ関数μ（ｘ）の形状
を表わすものであり、点線１０２は、α＞１のときの該
修正式による修正メンバーシップ関数の形状を表わすも
のであり、他の点線１０３は、α＜１のときの該修正式
による修正メンバーシップ関数の形状を表わすものであ
る。
【００３１】パラメータ値をα、メンバーシップ関数を
μ（ｘ）とするとき、該メンバーシップ値を該修正式に
従って変更してメンバーシップ関数の修正案ν（ｘ）を
生成することを特徴とする。
【００３２】次式は、パラメータ値をαとしたパラメー
タ修正方式によるメンバーシップ関数修正の他の具体的
修正式である。
【００３３】
【数６】
【００３４】図１１は、該修正式の説明図である。実線
１１１は、修正前のメンバーシップ関数μ（ｘ）の形状
を表わすものであり、点線１１２は、α＞１のときの該
修正式による修正メンバーシップ関数の形状を表わすも
のであり、他の点線１１３は、α＜１のときの該修正式
による修正メンバーシップ関数の形状を表わすものであ
る。
【００３５】パラメータ値をα、メンバーシップ関数を
μ（ｘ）とするとき、該メンバーシップ値を該修正式に
従って変更してメンバーシップ関数の修正案ν（ｘ）を
生成することを特徴とする。
【００３６】次式は、パラメータ値をαとしたパラメー
タ修正方式によるメンバーシップ関数修正のさらに他の
具体的修正式である。
【００３７】
【数７】
【００３８】図１２は、該修正式の説明図である。実線
１２１は、修正前のメンバーシップ関数μ（ｘ）の形状
を表わすものであり、点線１２２は、α＞１のときの該
修正式による修正メンバーシップ関数の形状を表わすも
のであり、他の点線１２３は、α＜１のときの該修正式
による修正メンバーシップ関数の形状を表わすものであ
る。
【００３９】パラメータ値をα、メンバーシップ関数を
μ（ｘ）とするとき、該メンバーシップ値を該修正式に
従って変更してメンバーシップ関数の修正案ν（ｘ）を
生成することを特徴とする。
【００４０】本発明によるファジィ決定におけるメンバ
ーシップ関数の修正案策定方法の第２の実施例を説明す
る。
【００４１】図４と図５は、ファジィ決定におけるメン
バーシップ関数の修正案策定方法の説明図である。ま
ず、ファジィ目標原案設定処理１で、メンバーシップ関
数の原案を作成し、ファジィ目標原案ファイル１１に出
力する。作成されたメンバーシップ関数原案は、修正ガ
イダンス出力処理６１で修正に関するガイダンス情報を
出力する。パラメータ変更処理５１では、各ファジィ目
標原案メンバーシップ関数に対して、パラメータ修正方
式により修正案を生成するためのパラメータ値を入出力
装置２１からの入力で変更する。最適配分案計算処理５
２では、実績制約環境ファイル１３を入力して、パラメ
ータ変更処理で変更したパラメータ値の修正案につい
て、各制約環境での最適配分案を求め、評価処理４に送
る。評価処理４は、これらの最適配分案と実績データフ
ァイル１５に蓄えられた過去の実績データを比較した表
示を入出力装置２１へ出力する。パラメータ変更処理５
１，最適配分案計算処理５２，評価処理５３は、評価処
理５３による評価結果の表示を人間が見て、過去実績デ
ータに十分追従していると判断するまで、パラメータ変
更処理５１，最適配分案計算処理５２，評価処理５３の
順で繰り返すものとする。
【００４２】次に、修正ガイダンス出力処理６１の具体
的方法について説明する。図６は、修正ガイダンス出力
処理６１で出力される各実績制約環境ごとの感度行列表
示の説明図である。該感度行列は、パラメータ修正方式
によるパラメータ変動からの最適配分案の変化率を各メ
ンバーシップ関数の修正パラメータについてとった次式
で定義されたものとする。
【００４３】
【数８】
【００４４】該感度行列を各実績制約環境ごとに６５，
６６のように表示出力することによって、各メンバーシ
ップ関数ごとの修正パラメータが、それぞれどの配分変
数にどの程度影響するかを、修正パラメータを変更する
人間に修正のための判断材料を与えることができる。
【００４５】次に、評価処理５３での評価結果の画面表
示の具体例について説明する。図７は、評価処理５３で
表示されるレーダーチャートによる追従性評価表示の説
明図である。レーダーチャート７１，７２では、配分変
数を軸として実績配分データと実績制約環境を用いたフ
ァジィ決定による最適配分案を同じレーダーチャートに
プロットし、異なる点線または色の線で結んで表示す
る。このレーダーチャート表示を各実績制約環境ごとに
表示することによって、各実績データへの追従性を視覚
化し、修正パラメータによって生成された修正案が実績
データに十分追従しているかどうか人間が判断するため
の判断材料を与えることができる。
【００４６】以下、ファジィ決定におけるメンバーシッ
プ関数修正案策定方法を適用したファジィ知識抽出シス
テムの第１の実施例を説明する。図８は、該ファジィ知
識抽出システムの全体構成図である。該システムは、処
理装置８１と入出力装置８２と記憶装置８３から構成さ
れる。記憶装置８３は、外部８４から過去の実績データ
とそのときの制約条件と各ファジィ目標原案メンバーシ
ップ関数と修正パラメータ値の複数代替案を入力して蓄
える。入出力装置８２は、外部８４から過去の実績デー
タとそのときの制約条件とメンバーシップ原案と修正パ
ラメータ値の複数代替案を入力し、かつ、最も適当な修
正案と該評価結果を出力する。処理装置８１は、記憶装
置８３の中の過去の実績データとそのときの制約条件と
ファジィ目標原案メンバーシップ関数と修正パラメータ
値の複数代替案を用いて、各メンバーシップ関数の原案
に対してパラメータ修正方式により生成した修正案の全
ての組合せについて、実績データのある各制約環境で最
適配分案を求め、実績データと比較評価することにより
最も適当な修正案の組合せを探索する処理を行なう。
【００４７】ファジィ決定におけるメンバーシップ関数
修正案策定方法を適用したファジィ知識抽出システムの
第２の実施例を説明する。図８は、該ファジィ知識抽出
システムの全体構成図である。該システムは、処理装置
８１と入出力装置８２と記憶装置８３から構成される。
記憶装置８３は、外部８４から過去の実績データとその
ときの制約条件とメンバーシップ原案と修正パラメータ
の設定値を蓄える。外部８４から過去の実績データとそ
のときの制約条件とメンバーシップ原案を入出力装置８
２から入力する。処理装置８１で求めた各最適配分案に
対して、実績データとの比較評価をレーダーチャート７
１，７２を複数表示して、実績データへの修正案の追従
性を評価し、修正案が十分でない場合は修正パラメータ
の設定値を変更して、実績データに対して修正案が十分
追従するまで変更と評価を繰り返して、業務担当者が対
話的に、配分案の有効性を示す指標値の目標達成度合い
をメンバーシップ関数として抽出する。処理装置８１
は、記憶装置８３の中の過去の実績データとそのときの
制約条件とメンバーシップ原案と修正パラメータの設定
値を用いて、各メンバーシップ関数の原案に対してパラ
メータ修正方式により生成した修正案について、実績デ
ータのある各制約環境で最適配分案を求める処理を行な
う。
【００４８】ファジィ決定におけるメンバーシップ関数
修正案策定方法を適用した資金配分代替案作成方法の実
施例を説明する。実際の業務担当者の経験に基づく資金
配分代替案は、法規制や運用スタンスなどの明確な制約
条件に加えて、収益性，リスク，変動性などの経験に基
づく主観的な項目についても考慮して作成されている。
該資金配分代替案策定方法では、図１３のように、収益
性，リスク，変動性評価の満足度をメンバーシップ関数
で表現し、ファジィ決定により資金配分代替案を作成す
る。また、該メンバーシップ関数の設定では、業務担当
者の経験に基づいて行なわれた過去の実績資金配分案に
対して、第１の実施例で説明したメンバーシップ関数の
修正案策定方法を用いる。これにより、業務担当者の主
観的な満足度をメンバーシップ関数として定量的に表現
するという困難な作業を支援することができる。図９
は、該資金配分代替案作成方法の説明図である。ファジ
ィ知識抽出処理９１は、資金配分実績データ９３を入力
として、ファジィ決定におけるメンバーシップ関数の修
正案策定方法を用いてメンバーシップ関数を作成して、
ファジィ目標ファイル９５に出力する。資金配分実績デ
ータ９３は、業務担当者が過去に作成した資金配分案と
制約条件と目的関数型を蓄えたファイルである。代替案
作成処理９２は、制約環境ファイル９４とファジィ目標
ファイル９５を入力として、ファジィ決定によって最適
配分案を作成し、画面９６に該最適配分案を代替案とし
て出力する。
【００４９】
【発明の効果】本発明によれば、追従性評価表示により
パラメータ修正方式による修正案の最適な候補を自動的
に抽出して、人間が十分に決定しきれなかったメンバー
シップ関数の形状を補正することができ、かつ、実績配
分案分布図により人間が決定したファジィ目標と該ファ
ジィ決定問題の頑健性を確かめることができるという効
果がある。また、パラメータ修正のガイダンスとして感
度行列とレーダーチャートによる追従性評価を表示する
ことができるので、修正パラメータを変更する人間に修
正のための判断材料を与えることができるという効果が
ある。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の処理手順の１実施例を示すフローチャ
ートである。
【図２】追従性評価の表示画面に関する説明図である。
【図３】最適配分案分布図の表示画面に関する説明図で
ある。
【図４】他の実施例による処理手順を示すフローチャー
トである。
【図５】さらに他の実施例による処理手順を示すフロー
チャートである。
【図６】修正ガイダンスの表示画面に関する説明図であ
る。
【図７】実績データとの比較評価の表示画面に関する説
明図である。
【図８】本発明によるファジィ決定におけるファジィ知
識抽出システムの全体構成図である。
【図９】資金配分代替案作成方法の１実施例を示すフロ
ーチャートである。
【図１０】パラメータ修正方式による具体的修正式（数
５）の説明図である。
【図１１】パラメータ修正方式による具体的修正式（数
６）の説明図である。
【図１２】パラメータ修正方式による具体的修正式（数
７）の説明図である。
【図１３】資金配分代替案作成のためのファジィ決定モ
デルの説明図である。
【符号の説明】
２１…入出力装置、３１…追従性評価表示領域、３２…
修正パラメータ値表示領域、３３…評価値表示領域、４
２，４３…最適配分案分布図表示領域、４４…第１主成
分軸、４５…第２主成分軸、６５，６６…感度行列表示
領域、７１，７２…レーダーチャート表示領域、８１…
処理装置、８３…記憶装置、８４…外部。

Claims (11)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】人間が作成したメンバーシップ関数をメン
    バーシップ原案として、該メンバーシップ原案の形状を
    パラメータを含む数式により変更する方法を用いて、フ
    ァジィ決定による最適解が、人間が経験に基づいて行な
    った決定に適合するようにパラメータを修正して、人間
    の意志決定に適合したメンバーシップ関数を得ることを
    特徴とするファジィ決定におけるメンバーシップ関数の
    修正案策定方法。
  2. 【請求項２】ファジィ目標原案設定処理（１）とパラメ
    ータテーブル設定処理（２）と最適配分案一括計算処理
    （３）と一括評価処理（４）とファジィ目標原案修正処
    理（５）よりなるファジィ決定におけるメンバーシップ
    関数の修正案策定方法であって、ファジィ目標原案設定
    処理（１）は、各目的関数に対応するメンバーシップ関
    数を作成して、ファジィ目標原案ファイル（１１）に出
    力するものであり、 パラメータテーブル設定処理（２）は、各ファジィ目標
    原案メンバーシップ関数に対して、パラメータ修正方式
    により修正案を生成するためのパラメータ値の複数代替
    案をパラメータテーブルに設定するものであり、最適配
    分案一括計算処理（３）は、ファジィ目標原案ファイル
    （１１）と実績制約環境ファイル(１３)を入力して、各
    ファジィ目標原案メンバーシップ関数に対して、パラメ
    ータ修正方式により生成した複数代替案の全ての組合せ
    について、各制約環境でファジィ決定により最適配分案
    を計算するものであり、一括評価処理（４）は、実績デ
    ータファイル（１５）を入力して、最適配分案一括計算
    処理（３）で得られた修正案の実績データへの追従性を
    評価することにより、最も適当な修正案の組合せを探索
    して、該修正案を実績データとの追従性の評価結果とと
    もに端末（２１）に出力するものであり、メンバーシッ
    プ原案修正処理（５）は、評価結果の画面出力を人間
    （２２）が見て、過去実績データに十分追従していない
    と考えた場合、メンバーシップ原案を再作成するもので
    あり、上記処理(４）（２）（３）（５）は、一括評価
    処理（３）で得られた最も適当な修正案を人間（２２）
    が、過去実績データに十分追従していると判断するま
    で、処理（４）（２）（３）（５）の順で繰り返すもの
    であることを特徴とするファジィ決定におけるメンバー
    シップ関数の修正案策定方法。
  3. 【請求項３】上記一括評価処理（４）が、追従性評価表
    表示（３１）と最適配分案分布図表示（４１）を含むも
    のであり、追従性評価表表示（３１）は、実績データと
    の追従性を比較評価の結果が良いものから順に各ファジ
    ィ目標の修正パラメータ値（３３）と該評価値（３２）
    を共に表示するものであり、最適配分案分布図表示（４
    １）は、パラメータ修正方式により生成した複数代替案
    の全ての組合せについて、制約環境で求めた最適配分案
    をデータとして主成分分析を行ない、これらの最適配分
    案の第１主成分（４４），第２主成分（４５）を軸とし
    た平面に全ての配分案と実績データを異なるマークでプ
    ロットし、かつ、各制約環境ごとに複数（４２）（４
    ３）を表示して、問題設定の良否を視覚化するものであ
    る請求項２項のファジィ決定におけるメンバーシップ関
    数の修正案策定方法。
  4. 【請求項４】上記最適配分案計算処理（３）が、パラメ
    ータ修正方式として１つのパラメータを用いるものであ
    って、該パラメータ値をα、メンバーシップ関数をμ
    （ｘ）とするとき、該メンバーシップ値を修正式（数
    ５）に従って変更してメンバーシップ関数の修正案ν
    （ｘ）を生成する請求項２項のファジィ決定におけるメ
    ンバーシップ関数の修正案策定方法。
  5. 【請求項５】上記最適配分案計算処理（３）が、パラメ
    ータ修正方式として１つのパラメータを用いるものであ
    って、該パラメータ値をα、メンバーシップ関数をμ
    （ｘ）とするとき、該メンバーシップ値を修正式（数
    ６）または（数７）に従って変更してメンバーシップ関
    数の修正案ν（ｘ）を生成する請求項２項のファジィ決
    定におけるメンバーシップ関数の修正案策定方法。
  6. 【請求項６】ファジィ目標原案設定処理（１）とパラメ
    ータ変更処理（５１）と最適配分案計算処理（５２）と
    評価処理（５３）よりなるファジィ決定におけるメンバ
    ーシップ関数の修正案策定方法であって、パラメータ変
    更処理（５１）は、各ファジィ目標原案メンバーシップ
    関数に対して、パラメータ修正方式により修正案を生成
    するためのパラメータ値を変更するものであり、最適配
    分案計算処理（５２）は、ファジィ目標原案ファイル
    （１１）と実績制約環境ファイル（１３）を入力して、
    パラメータ修正方式により生成した修正案を用いて、各
    制約環境に対して個々の最適配分案を求めるものであ
    り、評価処理（５３）は、実績データファイル（１５）
    を入力して、最適配分案計算処理（５２）で得られた修
    正案の実績データへの追従性を評価して、端末（２１)
    へ出力するものであり、上記処理(５１)（５２）（５
    ３）は、評価処理（５３）により出力された画面を人間
    が見て、該修正案が過去実績データに十分追従している
    と判断するまで、処理(５１)(５２)（５３）の順で繰り
    返すものであることを特徴とするファジィ決定における
    メンバーシップ関数の修正案策定方法。
  7. 【請求項７】上記ファジィ目標原案設定処理（１）の後
    に修正ガイダンス出力処理（６１）おこない、修正ガイ
    ダンス出力処理（６１）は、パラメータ修正方式による
    パラメータ変動からの最適配分案の変化率を各メンバー
    シップのパラメータについてとった感度行列（数８）
    を、実績制約環境ファイルを入力して、各実績制約環境
    で最適化を行なった場合について複数の感度行列（６
    ５）（６６）を出力するものである請求項６項のファジ
    ィ決定におけるメンバーシップ関数の修正案策定方法。
  8. 【請求項８】上記評価処理（５３）が、実績データとの
    比較評価をレーダーチャート(７１)（７２）を用いて、
    最適配分案計算処理（５２）で求めた最適配分案に対し
    て、複数のレーダーチャート（７１）（７２）により各
    実績配分案と最適配分案を比較表示して、実績データへ
    の追従性を視覚化するものである請求項６項のファジィ
    決定におけるメンバーシップ関数の修正案策定方法。
  9. 【請求項９】処理装置（８１）と入出力装置（８２）と
    記憶装置（８３）よりなるファジィ決定におけるファジ
    ィ知識抽出システムであって、記憶装置（８３）は、外
    部（８４）から過去の実績データとそのときの制約条件
    と各ファジィ目標原案メンバーシップ関数と修正パラメ
    ータ値の複数代替案を入力して蓄えるものであり、入出
    力装置（８２）は、外部（８４）から過去の実績データ
    とそのときの制約条件とメンバーシップ原案と修正パラ
    メータ値の複数代替案を入力し、かつ、最も適当な修正
    案と該評価結果を出力するものであり、処理装置（８
    １）は、記憶装置（８３）の中の過去の実績データとそ
    のときの制約条件とファジィ目標原案メンバーシップ関
    数と修正パラメータ値の複数代替案を用いて、各メンバ
    ーシップ関数の原案に対して１−パラメータ修正方式に
    より生成した修正案の全ての組合せについて、実績デー
    タのある各制約環境で最適配分案を求め、実績データと
    比較評価することにより最も適当な修正案の組合せを探
    索する処理を行なうものであることを特徴とするファジ
    ィ決定におけるファジィ知識抽出システム。
  10. 【請求項１０】処理装置（８１）と入出力装置（８２）
    と記憶装置（８３）よりなるファジィ決定におけるファ
    ジィ知識抽出システムであって、記憶装置（８３）は、
    外部（８４）から過去の実績データとそのときの制約条
    件とメンバーシップ原案と修正パラメータの設定値を蓄
    えるものであり、入出力装置（８２）は、外部(８４)か
    ら過去の実績データとそのときの制約条件とメンバーシ
    ップ原案を入力するものであり、処理装置（８１）で求
    めた各最適配分案に対して、実績データとの比較評価を
    レーダーチャート（７１）（７２）を複数表示して、実
    績データへの修正案の追従性を評価し、修正案が十分で
    ない場合は修正パラメータの設定値を変更して、実績デ
    ータに対して修正案が十分追従するまで変更と評価を繰
    り返して、業務担当者が対話的に、配分案の有効性を示
    す指標値の目標達成度合いをメンバーシップ関数として
    抽出するものであり、処理装置(８１)は、記憶装置(８
    ３)の中の過去の実績データとそのときの制約条件とメ
    ンバーシップ原案と修正パラメータの設定値を用いて、
    各メンバーシップ関数の原案に対してパラメータ修正方
    式により生成した修正案について、実績データのある各
    制約環境で最適配分案を求める処理を行なうものである
    ことを特徴とするファジィ決定におけるファジィ知識抽
    出システム。
  11. 【請求項１１】ファジィ知識抽出処理（９１）と代替案
    作成処理（９２）よりなる資金配分代替案作成方法であ
    って、ファジィ知識抽出処理（９１）は、資金配分実績
    データ（９３）を入力として、第１項記載のファジィ決
    定におけるメンバーシップ関数の修正案策定方法を用い
    てメンバーシップ関数を作成して、ファジィ目標ファイ
    ル（９５）に出力するものであり、資金配分実績データ
    （９３）は、業務担当者が過去に作成した資金配分案と
    制約条件と目的関数型を蓄えたファイルであり、代替案
    作成処理（９２）は、制約環境ファイル（９４）とファ
    ジィ目標ファイル（９５）を入力として、ファジィ決定
    によって最適配分案を作成し、画面(９６)に該最適配分
    案を代替案として出力するものであることを特徴とする
    資金配分代替案作成方法。
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