Предыдущие части:

1. Многокритериальный выбор альтернатив с использованием правил нечеткого вывода. Часть 1/3: Теория
2. Многокритериальный выбор альтернатив с использованием правил нечеткого вывода. Реализация на Java. Часть 2/3: Основной алгоритм

Пример взят из книги: Борисов, Крумберг, Федоров — «Принятие решений на основе нечетких моделей. Примеры использования», 1990. Стр. 94-102

Условие. Руководство института рассматривает кандидатов на замещение вакантной должности на факультете. Задача заключается в том, чтобы, используя описанный выше метод, выявить наилучшеrо из них. Обсуждение среди членов факультета дало следующий результат:
d1: «Если кандидат опытный исследователь, имеет некоторый производственныи стаж и опыт преподавания технических дисциплин, то он удовлетворяющий (отвечающий требованиям)»;

d2: «Если он вдобавок к вышеописанным требованиям может преподавать теорию информационных систем, то он более чем удовлетворяющий»;
d3: «Если он вдобавок к условиям d2 имеет способпость найти заказчика наукоемкой продукции, то он безупречный»;

d4: «Если оп имеет все, oгoвopeннoe в d3, кроме способности преподавать теорию информационных систем, то он очень удовлетворяющий»;
d5: «Если кандидат очень опытный исследователь, имеет способность найти заказчика и хороший преподаватель, но не имеет производственноrо стажа, он все же будет удовлетворяющим»;
d6: «Если он не имеет квалификации исследователя или не имеет проверенной способности к преподаванию, он — неудовлетворяющий».

Перед прочтением крайне рекомендую ознакомиться с первой частью статьи:
Многокритериальный выбор альтернатив с использованием правил нечеткого вывода. Часть 1/3: Теория

Для осуществления выбора необходим набор правил (интерфейс Rule), которе включают в себя набор соответствующих им нечетких логических функций (реализующих интерфейс Function) и определенные входные формализованные данные (изначально представляющие собой двухмерный массив элементов типа double).

Для бОльшего удобства данные (одномерные массивы элементов типа double) внутри класса Rule хранятся в классе-обертке Skill.

Далее правила передаются классу Facade, создающего из них нечеткие подмножества, размеры которых зависят от количества исследуемых объектов и требуемой точности (задаваемой в статическом классе Variables).

После нахождения общего функционального решения этой системы подмножеств (метод calcD) применяется процедура сравнения полученных нечетких подмножеств в единичном интервале для получения наилучшего решения (метод calcC); для этого вычисляются мощности данных уровневых множеств и их точечные оценки (метод calcS); в данном алгоритме для облегчения требуемой сортировки элементов применяется класс-структура Num.

Нечеткая логика — математические основы
Нечёткое множество

Описание метода
Пусть имеется множество элементов U, а A – его нечеткое подмножество, степень принадлежности его элементов определяется значением X, принимающим значение из интервала [0;1].
Таким образом, объект можно описать набором критериев(параметров) X(1), X(2) … X(n), принадлежащих соответствующим базовым множествам U(1), U(2) … U(n). Совокупность критериев с соответствующими значениями характеризует приемлимость S данного объекта относительно поставленной задачи.