Принятие решений в условиях неопределенности

Рассмотрены методы и алгоритмы принятия решений в условиях неопределенности, основанные на комплексном использовании инструментария теории нечётких множеств и генетических алгоритмов, позволяющего устранить недостатки существующих аналогов, обеспечивая при этом высокую обоснованность и адекватность принимаемых решений. Приведены примеры, поясняющие предлагаемые методы и алгоритмы. Для научных работников и специалистов в области разработки компьютерных систем, будет полезна преподавателям, студентам и аспирантам. Обзор и анализ методов и алгоритмов поддержки принятия решений в условиях неопределенности. Оценка объектов с использованием нечеткого метода Дельфы. Методы и алгоритмы кластеризации на основе нечетких множеств первого типа и генетических алгоритмов. Методы и алгоритмы кластеризации на основе интервальных нечетких множеств второго типа и генетических алгоритмов.