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 (L,R)-типа. В указанных работах при нахождении функции распределения взвешенных сумм, участвующих в построении критерия и ограничений, предпола- гается, что параметры являютс

Об операциях над T-связанными возможностными величинами

В работе рассаматриваются вопросы суммирования и умножения взаимно T-связанных возможностных величин при произвольной Архимедовой t-норме T. Приводится обобщение теоремы Дюбуа и Прада, позволяющее идентифицировать сюръективность функции распределения суммы взаимно T-связанных возможностных величин. Доказана теорема, позволяющая аппроксимировать функцию распределения произведения возможностных величин при их агрегировании на основе Архимедовой t-нормы

Оптимизация целераспределения в системе ВКО на основе возможностно-вероятностного подхода

В статье исследуется задача целераспределения в системе воздушно-космической обороны (ВКО). Для более адекватной оценки эффективности работы средств поражения введено возможностно-вероятностное представление вероятности перехвата цели, позволяющее учитывать их взаимное положение. Разработана математическая модель рассматриваемой задачи. Осуществлена редукция построенной модели к задаче целочисленного линейного программирования, учитывающей эшелонированный характер системы ВКО. Предложенный подход обеспечивает оптимальное распределение ресурсов при совместной работе средств поражени

Modeling Decision Systems via Uncertain Programming

By uncertain programming we mean the optimization theory in generally uncertain (random, fuzzy, rough, fuzzy random, etc.) environments. The main purpose of this paper is to present a brief review on uncertain programming models, and classify them into three broad classes: expected value model, chanceconstrained programming and dependent-chance programming. This presentation is based on the book: B. Liu, Theory and Practice of Uncertain Programming, PhisicaVerlag, Heidelberg, 200