Исследование методов оптимизации для задач нечеткой регрессии

Аннотация

Рассмотрены алгоритмы решения задач нечеткого регрессионного анализа в условиях, когда входные и выходные переменные представлены нечеткими множествами, определенными с точностью до неизвестных параметров, а коэффициенты регрессии — действительные числа. Описаны алгоритмы преобразования переменных, представленных термами лингвистической переменной или параметрами числовых шкал, в нечеткие множества и использования этих данных в задачах нечеткого регрессионного анализа. Рассмотрены возможности использования различных моделей и методов принятия решений в условиях неопределенности, которая имеет разные интерпретации и обусловлена не только влиянием внешней среды, но и характеристиками исходной информации. Полученные результаты позволят решать многие прикладные проблемы в экономике, логистике, социологии, маркетинге, техники, проектирования и других областях.