Monte Carlo Methods in Fuzzy Optimization
Lingua: inglese
Editore: Springer, 2008
Serie: Libro 41 di 183 - Studies in Fuzziness and Soft Computing
- Rilegato
- Nuovo

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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 1. 1 Introduction The objective of this book is to introduce Monte Carlo methods to nd good approximate solutions to fuzzy optimization problems. Many crisp (nonfuzzy) optimization problems have algorithms to determine solutions. This is not true for fuzzy optimization. There are other things to discuss in fuzzy optimization, which we will do later onin the book, like and < between fuzzy numbers since there will probably be fuzzy constraints, and how do we evaluate max/minZ for Z the fuzzy value of the objective function. This book is divided into four parts: (1) Part I is the Introduction containing Chapters 1-5; (2) Part II, Chapters 6-16, has the applications of our Monte Carlo method to obtain approximate solutions to fuzzy optimization problems; (3)PartIII,comprisingChapters17-27,outlinesour'un nishedbusiness'which are fuzzy optimization problems for which we have not yet applied our Monte Carlomethodtoproduceapproximatesolutions;and(4)PartIVisoursummary, conclusions and future research. 1. 1. 1 Part I First we need to be familiar with fuzzy sets. All you need to know about fuzzy sets for this book comprises Chapter 2. For a beginning introduction to fuzzy sets and fuzzy logic see [2]. Three other items related to fuzzy sets, needed in this book, are also in Chapter 2: (1) in Section 2. 5 we discuss how we have dealt in the past with determining max/min(Z)for Z a fuzzy set representing the value of anobjective function in a fuzzy optimization problem; (2) in Section 2.…
Codice articolo 9783540762898
- Titolo
- Monte Carlo Methods in Fuzzy Optimization
- Autore
- Leonard J. Jowers
- Editore
- Springer
- Anno di pubblicazione
- 2008
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3540762892
- ISBN 13
- 9783540762898
- Peso dell'articolo
- 530 grammi
- Dimensioni
- 241x160x20 mm
- Serie
- Libro 41 di 183: Studies in Fuzziness and Soft Computing
Monte Carlo Methods in Fuzzy Optimization is a clear and didactic book about Monte Carlo methods using random fuzzy numbers to obtain approximate solutions to fuzzy optimization problems. The book includes various solved problems such as fuzzy linear programming, fuzzy regression, fuzzy inventory control, fuzzy game theory, and fuzzy queuing theory. The book will appeal to engineers, researchers, and students in Fuzziness and applied mathematics.
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Dalla quarta di copertina
This book is a concise and readable introduction to Monte Carlo methods to find good approximate solutions to fuzzy optimization problems. Various basic applications and illustrative examples are presented in an understandable way. The aim of the book is to convince the reader that Monte Carlo methods can be useful in generating approximate solutions to fuzzy optimization problems.
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