Апанасенко Д. В. Методи кластеризації нечітких даних спеціального вигляду та їх застосування

Дисертаційна робота присвячена дослідженню та розробці моделей, методів і алгоритмів для розв'язання задач кластеризації сукупності даних, що подаються у вигляді складених нечітких трикутних чисел. Запропоновано нову методику застосування складених нечітких чисел для формалізації невизначеності, проведено формалізацію процедур кластеризації інформації в умовах невизначеності, вдосконалено схему генетичного алгоритму для розв'язання задач групування. Досліджено методику групування складених нечітких чисел трикутного вигляду. Розроблено методи розв'язання задачі кластеризації станів нечіткої системи, що описуються сукупністю складених нечітких чисел. Запропоновано використання генетичного алгоритму для кластеризації даних у вигляді сукупності складених нечітких чисел трикутного вигляду. Сформульовано принцип формалізації динаміки кластерних структур, що формуються на основі змінних у часі сукупностей складених нечітких чисел. Запропоновано методику вибору рішень за умов подання вихідних даних у вигляді сукупності складених нечітких чисел та за наявності набору критеріїв, множини значень яких задаються числовими інтервалами з лінійними функціями належності. Розроблено варіант реалізації генетичного алгоритму для розв'язання задачі складання розкладу. Побудовано математичну модель для визначення оптимального розподілу потужно-стей каналів передачі даних у локальній мережі, запропоновано новий підхід для розв'язання задачі розподілу потужностей як виробничо-транспортної задачі. Отримано розв'язок задачі групування користувачів за рівнями споживання мережевих потужностей та задачі ефектив-ного розподілу ресурсів каналів передачі даних серед груп користувачів, що обслуговуються.