Generalized Concavity in Fuzzy Optimization and Decision Analysis
Lingua: inglese
Editore: Kluwer Academic Publishers, 2001
Serie: Libro 33 di 323 - International Series in Operations Research & Management Science
- Rilegato
- Nuovo

Da: Kennys Bookstore, Olney, MD, U.S.A.Kennys Bookstore
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Focuses on the types of generalized convex sets and generalized concave functions. This book investigates decision-making and optimization problems under uncertainty. It outlines and discusses a combination of ideas and results from the field of generalized concavity and fuzzy optimization. Series: International Series in Operations Research & Management Science. Num Pages: 296 pages, biography. BIC Classification: PBCD; PBW; UM. Category: (P) Professional & Vocational; (UP) Postgraduate, Research & Scholarly. Dimension: 234 x 156 x 19. Weight in Grams: 620. . 2001. Hardback. . . . . Books ship from the US and Ireland.
Codice articolo V9780792374954
- Titolo
- Generalized Concavity in Fuzzy Optimization and Decision Analysis
- Autore
- Ramik, Jaroslav; Vlach, Milan
- Editore
- Kluwer Academic Publishers
- Anno di pubblicazione
- 2001
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Rilegato
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0792374959
- ISBN 13
- 9780792374954
- Serie
- Libro 33 di 323: International Series in Operations Research & Management Science
Uncertainty in the problem data often cannot be avoided when dealing with practical problems. Errors occur in real-world data for a host of reasons. However, over the last thirty years, the fuzzy set approach has proved to be useful in these situations. It is this approach to optimization under uncertainty that is extensively used and studied in the second part of this book. Typically, the membership functions of fuzzy sets involved in such problems are neither concave nor convex. They are, however, often quasiconcave or concave in some generalized sense. This opens possibilities for application of results on generalized concavity to fuzzy optimization. Despite this obvious relation, applying the interface of these two areas has been limited to date. It is hoped that the combination of ideas and results from the field of generalized concavity on the one hand and fuzzy optimization on the other hand outlined and discussed in Generalized Concavity in Fuzzy Optimization and Decision Analysis will be of interest to both communities. Our aim is to broaden the classes of problems that the combination of these two areas can satisfactorily address and solve.
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Conor Kenny
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