The algorithm for calculating a mutual influence of the vertices in a cognitive map

Authors

  • О. О. Дмитренко Національний технічний університет України “КПІ імені Ігоря Сікорського»
  • Д. В. Ланде Інститут проблем реєстрації інформації НАН України

DOI:

https://doi.org/10.18372/2073-4751.4.12815

Keywords:

когнітивна карта, орієнтований граф, зважений орграф, матриця суміжності, матриця впливу, імпульсний метод, накопичувальний вплив

Abstract

In this article is introduced the algorithm for calculating a mutual influence of the vertices in acognitive maps. Showed, that in the proposed algorithm, there is no problem, compared with a widelyused method – the impulse method, such as: using the proposed algorithm always gives a resultregardless of whether impulse process, that corresponds to the weighted directed graph, is a stable ornot. Also the result of calculation according to the proposed method does not depends on the initialimpuls, and vice versa the initial values of the weights of the vertices influence on the result ofcalculation. Unlike the impulse method, the proposed algorithm for calculating a mutual influence ofthe vertices does not violate the scale invariance after increasing of elements of the adjacency matrix,which corresponds to the cognitive map, in the same value. Also in this article the advantages of themethod of an accumulated impact are presented on a numerous examples of analysis of cognitivemaps

References

Axelrod R. The Structure of Decision: Cognitive Maps of Political Elites / Axelrod. – Princeton: Princeton University Press, 1976. – 404 p.

Kosko B. Fuzzy Cognitive Maps / Kosko. // International Journal of ManMachine Studies. – 1986. – №24. – P. 65– 75.

Kosko B., Fuzzy Thinking, Hyperion, 1993.

Carlsson C. Fuzzy reasoning in decision making and optimization / C. Carlsson, R. Fuller. – Physica, 2012.

Nalchigar, Soroosh; Nasserzadeh, S. M. R.; Akhgar, Babak. Simulating strategic information systems planning process using fuzzy cognitive map. International Journal of Business Information Systems, 2011, 8.3: 286-306.

Roberts F S. Discrete Mathematical Models with Applications to Social, Biological, and Environmental Problems /Fred Roberts. – New Jersey: Rutgers University, Prentice-Hall Inc., 1976.

Згуровский М. З. Принципы и методы управления импульсными процессами в когнитивных картах сложных систем. Часть 1 / М. З. Згуровский, В. Д. Романенко, Ю. Л. Милявский. // Проблемы управления и информатики. – 2016. – №2. – С. 21–29.

Zgurovsky M. Z. Advances in Dynamical Systems and Control. Springer International Publishing / M. Z. Zgurovsky, V. D. Romanenko, Y. L. Milyavsky. // Springer International Publishing. – 2016. – P. 363–374.

Снарский А. А. Критический анализ основных методов анализа когнитивных карт / А. А. Снарский, Д. В. Ландэ. // Реєстрація, зберігання і обробка даних:

зб. наукових праць за матеріалами щорічної підсумкової наукової кон-ференції 16-

травня 2016 року Інституту проблем реєстрації інформації НАН України. –2016. – С. 79–80.

Дмитренко О. О. Метод накопичувального впливу для аналізу когнітивних карт / О. О. Дмитренко, Д. В. Ланде. // Winter InfoCom 2017: Матеріали V Міжнародної науково-практичної конференції з інформаційних систем та технологій. – 2017. – С. 47–50.

Таран Т. А. Искусственный интеллект. Теория и приложения / Т. А. Таран, Д. А. Зубов. – Луганск: Восточноукраинский национальный ун-т им. Владимира Даля, 2006. – 242 с.

Published

2017-10-30

Issue

Section

Статті