Аннотация:
В статье исследуются модели и методы решения задач возможностно-вероятностного программирования при сильнейшей и слабейшей t-нормах, описывающих взаимодействие нечетких факторов оптимизационной модели, а также при различных принципах принятия решений в условиях гибридной неопределенности возможностно-вероятностного типа.
Ключевые слова:Возможностно-вероятностная оптимизация, возможностная случайная величина, t-норма, ожидаемое значение нечеткой случайной величины, мера возможности, ограничения по возможности-вероятности, непрямой метод, прямой метод.
УДК:519.8
Поступила в редакцию: 05.09.2013 Исправленный вариант: 04.10.2013
Первая страница:
PDF файл