Об уточнении метода решения задачи возможностной оптимизации одного класса при Tw-связанных параметрах

В работе развиваются и уточняются результаты, полученные в [1-3], где построен и исследован непрямой метод решения задачи возможностной оптимизации в модели максимизации уровня достижения нечеткой цели в контексте слабейшей $t$-нормы, когда параметры задач описываются параметризованными нечеткими величинами $\mathrm{(L,R)}$-типа. В указанных работах при нахождении функции распределения взвешенных сумм, участвующих в построении критерия и ограничений, предполагается, что параметры являются $T_W$-связанными. Однако в ходе построения эквивалентного детерминированного аналога осуществляется неявная замена возможностного пространства, в результате чего сами суммы и свободные члены задачи оптимизации становятся минисвязанными. В настоящей работе указанная модель возможностной оптимизации исследуется полностью в контексте слабейшей $t$-нормы. На конкретном числовом примере проводится сравнительный анализ результатов решения задачи в четырех случаях: в «четком» контексте, в контексте минисвязанности, $T_W$-связанности и в двойственном контексте $T_W$-$T_M$, основанном на замене модельного множества в ходе решения.