Разработка нечетких моделей задач принятия решений

В работе рассмотрены актуальные теоретико-методические проблемы разработки нечетких моделей задач принятия решений. Ввиду ограниченности возможностей традиционных методов математического моделирования при решении слабо формализуемых задач применяются технологии интеллектуального анализа данных. В их основе лежат методы искусственного интеллекта и, особенно, методы мягких вычислений, и зарождающиеся на этой теоретико-методологической базе направления интеллектуальных вычислительных технологий. Последние позволяют получать решения с приемлемой для практики точностью, путем обучения на доступных исходных данных, имеющихся в ограниченном, неполном объеме, а также представленных в качественном виде. В связи с нетрадиционностью применяемого математического аппарата в книге приводятся основные положения теории нечетких множеств, теории возможностей, нейронных сетей в объеме, необходимом для понимания постановок задач, рассмотренных в последующих главах. Книга рассчитана на широкой круг читателей, включающий специалистов по прикладной математике, инженеров, а также лиц, интересующихся вопросами оптимизации, теории систем и общими вопросами принятия решений.