Представлена теория нечетких множеств для оценки и оптимизации надежности алгоритмических процессов: алгоритмов функционирования человеко-машинных систем, технологических процессов производства продукции, процессов преобразования информации в компьютерных системах и др. Были получены следующие основные результаты: принципы применения теории нечетких множеств в задачах надежности; способы представления неопределенных исходных данных в виде нечетких чисел; учет влияющих факторов с помощью нечеткого логического вывода; методика обобщения вероятностных моделей на нечеткий случай; укрупнение вероятностных графов с нечеткими весами дуг; нечеткие модели надежности типовых алгоритмических структур; оптимальный выбор способов реализации операторных и логических элементов; примеры нечеткой оценки и оптимизации надежности информационного и производственного процессов.

Запропоновано оцінки часу та ймовірності правильного використання дискретних процесів, які описуються мовою алгоритмічних алгебр Глушкова. Початкові дані для моделювання представляються як нечіткі числа, які залежать від багатьох впливаючих факторів. Для моделювання використовують принцип нечіткого узагальнення та теорію нечіткого логічного висновку.

Проаналізовано сучасні методи діагностування тріщин будівельних конструкцій. Висвітлено основні положення теорії нечітких множин і сформульовано принципи діагностування тріщин будівельних конструкцій на базі використання методів нечіткої логіки. Описано основні етапи проектування нечітких діагностичних моделей. Наведено відомості про нову автоматизовану систему діагностування тріщин цегляних конструкцій будівель та розглянуто систему інтелектуальної підтримки прийняття діагностичних рішень.

Проанализированы современные методы диагностирования трещин строительных конструкций. Освещены основные положения теории нечетких множеств и сформулированы принципы диагностирования трещин строительных конструкций на базе использования методов нечеткой логики. Описаны основные этапы проектирования нечетких диагностических моделей. Приведены сведения о новой автоматизированной системе диагностирования трещин кирпичных строительных конструкций О.Панкевич и рассмотрена система интеллектуальной поддержки принятия диагностических решений.

Розглянуто методи оцінювання надійності технічних систем, визначено їх кількісні показники, описано структурні моделі та методи розрахунку надійності систем зі структурною надмірністю без відновлення.

Рассмотрены методы оценки надежности технических систем, определены их количественные показатели, описаны структурные модели и методы расчета надежности систем со структурной чрезмерностью без восстановления.

Висвітлено проблеми моделювання й оптимізації надійності багатовимірних алгоритмічних процесів, під час виконання яких вносяться, виявляються й усуваються помилки різних типів. Запропоновано методи розв'язання задач чіткої та нечіткої оптимізації надійності даних процесів. Описано багатовимірні моделі надійності операторів, логічних умов і типових алгоритмічних структур у випадку нечітких даних.

Освещены проблемы моделирования и оптимизации надежности многомерных алгоритмических процесов, при выполнении которых вносятся, выявляются и устраняются ошибки разных типов. Предложены методы решения задач четкой и нечеткой оптимизации надежности данных процессов. Описаны многомерные модели надежности операторов, логических условий и типовых алгоритмических структур в случае нечетких данных.

Наведено результати комп'ютерних експериментів дослідження впливу методів дефаззіфікації на швидкість настройки нечітких моделей. Експерименти проведено для наступних методів дефаззіфікації: центра тяжіння, медіани та центра максимумів. Установлено, що найкращі показники швидкості та точності настройки забезпечує дефаззіфікація за методом центра тяжіння.

Узагальнено методи ідентифікації нелінійних залежностей нечіткими базами знань на випадок нечіткої навчальної вибірки, в якій значення входів оцінюється лінгвістичними термами. Комп'ютерні експерименти свідчать, що нечіткість в експериментальних даних не є перепоною для ідентифікації. Завдяки цьому запропонований метод може знайти застосування при ідентифікації залежностей входи-вихід в медицині, економіці, соціології, політології та в інших областях, де експериментальні дані формуються на основі експертних суджень.

Досліджено навчання нечіткої бази знань за вибіркою з нечіткими значеннями вихідної змінної. Запропоновано 2 способи побудови багатофакторних моделей на нечітких базах знань, на виході яких одержують нечіткі числа. Запропоновано постановку задачі навчання таких нечітких баз знань за нечіткою вибіркою даних, вказано методи її розв'язання та наведено відповідні приклади. Проведені обчислювальні експерименти свідчать, що навчання за нечіткими даними покращує точність моделювання як на чіткій, так і на нечіткій тестових вибірках.

Розглянуто навчання нечіткої моделі (НЧМ) за вибіркою з нечіткими значеннями вихідної змінної. Запропоновано два способи побудови багатофакторних НЧМ, на виході яких одержують нечіткі числа. Поставлено задачу настроювання таких НЧМ за нечіткою вибіркою даних, указано методи розв'язання та наведено відповідні приклади. Комп'ютерні експерименти свідчать, що навчання за нечіткими даними покращує точність моделювання як на чіткій, так і нечіткій тестових вибірках.

Предложена новая структура нечеткой регрессионной модели, по которой каждой точке факторного пространства ставится в соответствие нечеткое число с параметрической функцией принадлежности. Зависимость параметров этой функции принадлежности от влияющих факторов описывается четкими регрессионными моделями. Коэффициенты регрессии определяются по нечеткой обучающей выборке.

Выявлены типовые нарушения прозрачности нечеткой модели (НЧМ) Мамдани, которые возникают как побочный эффект обучения по экспериментальным данным. Предложена новая схема обучения НЧМ Мамдани, отличающаяся от известных: расширением носителя нечетких множеств (НеЧМ) выходной переменной; исключением из настраиваемых параметров координат максимумов функций принадлежности крайних термов; введением ограничения на линейную упорядоченность НеЧМ в рамках одного терм-множества. Компьютерные эксперименты свидетельствуют, что обучение по новой схеме не приводит к нарушениям прозрачности НЧМ. При этом точность НЧМ получается не хуже, чем при типовом обучении.

Предложена модель конкурентоспособности марочных товаров (МТ), учитывающая 10 факторов. Основу модели составляют 52 нечетких правила типа "Если - то". Показаны возможности применения модели для управления конкурентоспособностью МТ. Поставлена задача обучения нечеткой модели конкурентоспособности по экспериментальным данным.

Досліджено використання нечітких баз знань різних форматів для моделювання багатофакторних залежностей кількісних показників надійності операторської діяльності. Введено систему обмежень, завдяки якій прозорість нечітких моделей не порушується у ході навчання на експериментальних даних. Наведено приклади побудови нечітких моделей надійності та їх порівняння з регресійними залежностями.

Вирішено актуальну проблему забезпечення надійності алгоритмічних процесів (АП) за відсутності необхідних для традиційного моделювання і оптимізації достовірних кількісних оцінок характеристик його складових. Розроблена інформаційна технологія грунтується на наукових результатах: комплекс нечітких моделей надійності алгоритмічних структур за бінарного врахування помилок функціонування; комплекс нечітких моделей надійності операторів, логічних умов та алгоритмічних структур за багатоарного врахування помилок функціонування; комплекс формалізованих постановок задач оптимізації надійності АП. Проаналізовано метод генетичної оптимізації надійності АП, нечіткої оптимізації надійності АП, ідентифікації багатофакторних залежностей надійності операцій АП, а також методи побудови багатофакторних моделей нечіткої надійності операцій АП за експертно-експериментальною інформацією.

Модифицирована постановка задачи оптимального размещения базовых станций в беспроводных сетях с учетом затухания сигналов в радиоканале. Разработан эвристический метод решения этой задачи на основе муравьиных алгоритмов оптимизации.

Досліджено процес ідентифікації багатофакторних залежностей за допомогою нечітких баз знань типу Мамдані. Наведено результати експериментів із визначення залежності помилки навчання компактних нечітких баз знань типу Мамдані від їх повноти. Експерименти проведено для залежностей "2 входи - 1 вихід". Запропоновано експоненційну модель оцінки помилки навчання від повноти бази знань.

Запропоновано модель, яка дозволяє встановити причину появи тріщини цегляних конструкцій будівель за результатами візуальних спостережень. В основу моделі покладено нечіткі бази знань, які формалізують природно-мовні знання-правила, що віддзеркалюють досвід експертів та їх розуміння зв'язку "параметри стану - причина виникнення тріщини". Можливість застосування запропонованої моделі проілюстровано на реальному прикладі діагностування тріщини цегляної стіни школи с. Кукули Вінницької області.

Запропоновано пожадливий і генетичний алгоритми оптимізації розстановки контрольних точок у технологічному процесі. Новизною алгоритмів є те, що на відміну від відомого підходу, який грунтується на бінарній концепції врахування дефектів, запропоновані алгоритми дозволяють оптимізувати технологічні процеси, в яких дефекти розрізняються за типами.

Розвинуто метод ідентифікації нелінійних залежностей нечіткими базами знань. Запропоновано підхід до настройки нечіткої моделі у випадку нечіткої навчальної вибірки, особливість якого полягає в тому, що функції належності нечітких термів, які входять до бази знань і навчальної вибірки, передбачаються однаковими та настроюються одночасно. Для розв'язку відповідної оптимізаційної задачі використовуються генетичні алгоритми. Комп'ютерні експерименти довели, що в разі настройки нечіткої моделі за нечіткою навчальною виборкою можна досягти результатів, які майже не відрізняються від ідентифікації з використанням чіткої навчальної вибірки.

Наведено теоретичні основи мурашиних алгоритмів - нового перспективного підходу до оптимізації, що інтенсивно досліджується за кордоном, але є майже невідомим в Україні. На прикладі задачі про комівояжера показано, що застосування мурашиних алгоритмів дозволяє отримати гарні розв'язки задачі оптимізації за суттєво менший час у порівнянні з класичними методами. Особливо ефективні мурашині алгоритми для розподілених систем, параметри яких динамічно змінюються у часі.