Разработка и исследование моделей автоматической оптимизации при задании параметров модели в виде нечетких интервалов

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
1. АНАЛИЗ МЕТОДОВ ПОСТРОЕНИЯ ЭФФЕКТИВНЫХ СИСТЕМ АВТОМАТИЧЕСКОЙ ОПТИМИЗАЦИИ
В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ
1.1. Объекты управления в задачах автоматической оптимизации
1.2. Обзор известных алгоритмов автоматической оптимизации
1.3. Задачи применения
1.4. Классификация видов неопределенности в задачах автоматической оптимизации
1.5. Методы повышения эффективности технических объектов, функционирующих в условиях неопределенности исходной информации
1.6. Классификация импульсных по характеру требуемой информации
1.7. Постановка задачи построения с нечеткими последовательными процедурами принятия решений
1.8. Математические методы моделирования и исследования импульсных
1.9. Выводы
2. РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ И АЛГОРИТМОВ НЕЧЕТКОЙ АДАПТИВНОЙ СИСТЕМЫ АВТОМАТИЧЕСКОЙ ОПТИМИЗАЦИИ
2.1. Задачи адаптации
2.2. Поисковые стратегии в задачах автоматической оптимизации
2.3. Ситуационная модель
2.4. Требования к поисковым алгоритмам в нечетких адаптивных
2.5. Поисковые алгоритмы на основе последовательной статистической проверки гипотез
2.6. Выбор параметров последовательных алгоритмов
2.7. Выбор параметров алгоритмов при дрейфе характеристики
2.8. Алгоритмы с дополнительной информацией
2.9. Универсальный алгоритм
2 Сравнительная характеристика последовательных алгоритмов
2 Выводы
3. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ МОДЕЛИРОВАНИЯ
СИСТЕМ АВТОМАТИЧЕСКОЙ ОПТИМИЗАЦИИ
3.1. Моделирование последовательной процедуры принятия решений
3.2. Имитационная модель
3.3. Оценка характеристик алгоритмов
3.4. Структура программного приложения для задач исследования
3.5. Выводы
4. ПРИМЕНЕНИЕ НЕЧЕТКИХ МОДЕЛЕЙ В ЗАДАЧАХ ОПТИМИЗАЦИИ ТЕХНИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ
4.1. Структура адаптивной с нечеткими процедурами
4.2. Проектирование с нечеткими процедурами
4.3. Исследование чувствительности последовательных процедур
4.4. Программный комплекс автоматизации моделирования
4.5. Выводы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСТОЧНИКОВ