Принятие эффективных решений в экономике и менеджменте в условиях наличия нечисловой информации и размытых данных

Рассмотрены методы использования нечисловой информации и размытых данных при построении fuzzy-регрессионных моделей, которые отражают возможный фактический диапазон реальных прогнозируемых значений выходной величины и позволяют объективно оценить степень риска в процессах анализа и принятия решений. Приведены методы принятия эффективных многокритериальных экономических решений в условиях наличия ограничений, а также переменных и факторов нечисловой структуры и нечетких множеств на основе выбора из множества возможных альтернатив и решения задач нечеткого математического программирования. Рассмотрены детерминированные модели и алгоритмы решения задач непрерывного и булевого нечеткого линейного программирования, а также транспортных задач линейного программирования в условиях, когда стоимости перевозок — не действительные числа, а нечеткие множества. Предложенные алгоритмы проиллюстрированы числовыми примерами и решением реальных проблем в повседневной жизни, в логистике, а также минимизации финансовых рисков и менеджменте, управлении производством, решении проблем оценки стоимости бизнеса.Книга предназначена для экономистов, менеджеров, инженеров и руководителей предприятий, специалистов в области математических методов и принятия решений в экономике и логистике. Она может быть также использована в качестве учебного пособия по прикладной математике, при чтении курсов лекций в экономических и технических вузах по теории управления, принятия решений и исследованию операций.