Generalized Concavity in Fuzzy Optimization and Decision Analysis
Idioma: inglés
Editorial: Springer, 2012
Serie: Libro 33 de 323 - International Series in Operations Research & Management Science
- Tapa blanda
- Nuevo

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- Título
- Generalized Concavity in Fuzzy Optimization and Decision Analysis
- Autor
- Vlach Milan Ram?k Jaroslav
- Editorial
- Springer
- Año de publicación
- 2012
- Estado
- New
- Encuadernación
- Encuadernación de tapa blanda
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 146135577X
- ISBN 13
- 9781461355779
- Serie
- Libro 33 de 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 aimis to broaden the classes of problems that the combination of these two areas can satisfactorily address and solve.
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Reseña del editor
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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