Введение
1 Исчисление возможностей при агрегировании нечеткой информации на основе t-норм 14
1.1 Основные понятия теории возможностей 14
1.2 Агрегирование нечеткой информации на основе t-норм 22
1.3 Способы моделирования взаимодействия возможностных переменных 26
1.4 Взвешенная Tw-сумма нечетких величин 30
1.5 Примеры идентификации функции распределения TV-суммы и расчета границ ее а-уровневых множеств 36
1.6 Выводы по первой главе 40
2 Методы решения задач возможностного программирования с взаимодействующими нечеткими параметрами 43
2.1 Базовые модели возможностной оптимизации 43
2.2 Непрямые методы решения в случае меры возможности 45
2.3 Непрямые методы решения в случае меры необходимости 54
2.4 Спецификация генетического алгоритма решения эквивалентных детерминированных аналогов 59
2.5 Выводы по второй главе 65
3 Сравнительное изучение эквивалентных детерминирован ных аналогов задач возмолсностного программирования при различных t-нормах 69
3.1 Сравнительный анализ 69
3.2 Теорема вложенности множеств допустимых решений 75
3.3 Исследование задач возможностной оптимизации в контексте возможность/необходимость 79
3.4 Выводы по третьей главе 81
4 Программный комплекс и модельные расчеты 84
4.1 Программный комплекс FIESTA 84
4.2 Архитектура системы 85
4.3 Модельные расчеты в системе FIESTA 89
4.4 Выводы по четвертой главе 97
Заключение 99
Список литературы
