阿林达姆·乔杜里 模糊机器学习。解决优化问题的高级方法（即将出现）。 （英语） Zbl 07166042号 柏林：De Gruyter（ISBN 978-3-11-060358-3/hbk；978-3-12-060546-4/电子书）。150页。(2023). 出版商描述：为了抵御残酷的竞争，降低生产成本的需求不断增加，这促使研究人员寻找严格的决策方法。由于寻找最佳方案一直吸引着人类，人们已经尝试并设计了操作或策略，以在逻辑或初始或两者所感知的活动的所有分支中寻找各种问题的最佳解决方案。基于这一动机，本文提出了一种新的模糊机器学习算法，用于为几个优化问题开发最佳解决方案。所提方法的重点是处理大小和维度都很大的数据集，并且涉及重叠、难以处理和具有非线性边界的类。采用基于数据约简、降维、主动学习和高效搜索启发式的策略来处理缩放问题。这些问题处理语言输入和模糊输出决策、重叠和难处理类结构的学习、，选择最佳参数，以语言规则的形式发现人类可理解的知识。在不同的实际数据集上，广泛展示了方法的不同特征以及与相关方法的比较。实验数据已从多个领域考虑。模型相对于基准的优势被发现是有效和显著的。本书通常适用于工程优化、运筹学和运筹管理课程的学士、硕士和研究生。这也将对行业专业人士以及在上述领域的研究机构工作的科学家和博士后大有裨益。本书的主要内容是强调过去10年中一些重要优化问题的某些见解和发现。所有提出的算法都是连续演化的。这里考虑的问题包括旅行商问题、运输问题、非凸优化、动态规划、战略博弈、资源分配问题和工作分配问题。通过集成模糊逻辑、神经网络、深度学习和遗传算法，使用机器学习方法开发了这些问题的解决方案。 MSC公司： 90-02 与运筹学和数学规划有关的研究博览会（专著、调查文章） 68-02 与计算机科学有关的研究展览会（专著、调查文章） 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 68T07型 人工神经网络与深度学习 90B06型 运输、物流和供应链管理 90B50型 管理决策，包括多个目标 90C27型 组合优化 90 C59 数学规划中的近似方法和启发式 90摄氏度70 模糊及其他非随机不确定性数学规划 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{A.Chaudhuri}，模糊机器学习。解决优化问题的高级方法（即将出现）。柏林：De Gruyter（2023；Zbl 07166042）