Wstęp
1. Modele rozmytych preferencji w optymalizacji wielokryterialnej
   1.1. Przestrzeń, kryteria i wektory ocen rozmytych.
   1.2. Rozmyte relacje preferencji
   1.3. Relacje rozmytej dominacji
   1.4. Własności relacji preferencji i dominacji
2. Optymalizacja wielokryterialna z wykorzystaniem cech rozmytych
   2.1. Modele wyznaczania wag ocen względnych
   2.2. Wielokryterialne zagadnienia decyzyjne opisane danymi niepewnymi
3. Metoda penetracji w szacowaniu wag w zadaniach wielokryterialnej optymalizacji
   3.1. Prezentacja zadań optymalizacji wielokryterialnej
   3.2. Koncepcja penetracyjna szacowania wag.
   3.3. Przedziałowe oceny parametrów optymalizacji, a metoda penetracji .
4. Korelacyjna metoda szacowania wag w optymalizacji wielokryterialnej
   4.1. Trendy i dominacje w ocenach elementów optymalizacji
   4.2. Ocena wpływu rozmytości na zmianę wartości wag kryterialnych
5. Wielokryterialna optymalizacja i związane z tym zagadnienia poszukiwania kompromisu rozwiązania.
   5.1. Próba definiowania i modelowania kompromisu
   5.2. Budowa modelu kompromisu opartego na wiedzy niepewnej
6. Wpływ ocen kryterialnych na poziom kompromisu
   6.1. Prezentacja koncepcji definiowania kompromisu
   6.2. Porównanie lokalizacji kompromisu na podstawie przykładu
7. Wpływ rozmytości parametrów wielokryterialnej optymalizacji na lokalizację rozwiązania kompromisowego
   7.1. Wybór parametrów wpływających na lokalizację kompromisu
   7.2. Dyslokacja kompromisu wynikająca z wiedzy niepewnej dotyczącej funkcji kryterialnych.
8. Modelowanie kompromisu w oparciu o wieloboki gier
   8.1. Adaptacja wieloboków gier (wypłat) do układów wielokryterialnych
9. Wielokryterialność w sytuacji pokrywających się zestawów argumentów
   9.1. Model pokrywających się argumentów funkcji kryterialnych
   9.2. Poszukiwanie kompromisu w wielokryterialnej optymalizacji z pokrywającymi się zestawami argumentów
10. Wielokryterialność w strukturach zagnieżdżonych
   10.1. Koncepcja zagnieżdżenia kryteriów
   10.2. Wpływ rozmytości na stabilność kompromisu
11. Wielokryterialny, wieloargumentowy wariant oceny przynależności realizowany przy pomocy strategii rozmytej
   11.1. Wpływ dołączanych kryteriów na charakterystyki finalnego etapu wnioskowania
   11.2. Wzajemny wpływ warunków wnioskowania (kryteriów) na charakterystyki przynależności
12. Wielokryterialna optymalizacja z lokalnym eksponowaniem rangi kryteriów
   12.1. Koncepcja lokalnego eksponowania kryterium
   12.2. Rozmyty model wieloagrumentowego kryterium.
   12.3. Rozmyty model wielokryterialnej optymalizacji
13. Wielokryterialna optymalizacja na bazie rozmytych danych z ekspertyz
   13.1. Model komasacji informacji z ekspertyz
   13.2. Statystyczno rozmyta koncepcja kryterium zastępczego
14. Agregacje rozmytych ocen oraz kryteriów
   14.1. Uporządkowanie ocen i kryteriów
   14.2. Uwzględnienie rozmytości ocen w metodzie punktu referencyjnego.
15. Wykorzystanie algorytmu pokrycia do rozwiązania dylematu ograniczonych zasobów w ujęciu rozmytym
   15.1. Formułowanie zadania dysponowania ograniczonymi zapasami
16. Generowanie rozwiązań optymalizacji wielokryterialnej na bazie ocen niepewnych
   16.1. Kryteria przy wyborze rozwiązania
   16.2. Techniki generacji rozwiązań w optymalizacji wielokryterialnej
   16.3. Niedeterministyczny (interwałowy, rozmyty) rozkład ocen (lub wartości.funkcji kryterialnych).
17. Wielokryterialne problemy decyzyjne w ujęciu rozmytym (cz.I)
   17.1. Modele relacji między wariantami decyzyjnymi
18. Wielokryterialne problemy decyzyjne w ujęciu rozmytym (cz.II)
   18.1. Adaptacja metody do zmiennych interwałowych (rozmytość zerowego poziomu)
19. Koncepcja rozmytej oceny stochastycznych preferencji w wielokryterialnych modelach decyzyjnych
   19.1. Opis sytuacji relacji między wariantami decyzyjnymi
20. Rozmyte, wielokryterialne modelowanie preferencji w zagadnieniach decyzyjnych (cz.I)
   20.1. Rozmytość w odniesieniu do funkcji progowych
   20.2. Wielokryterialne modelowanie preferencji niepewnych
21. Rozmyte, wielokryterialne modelowanie preferencji w zagadnieniach
decyzyjnych (cz.II)
   21.1. Reguły modelowania preferencji niepewnych
22. Rozmyte rozkłady preferencji decydenta
   22.1. Wpływ rozmytości średnich i wariancji na dominacje
   22.2. Rozmyto stochastyczne dominacje
23. Zagadnienia optymalizacji wielokryterialnej w transporcie
   23.1. Opis kryteriów wykorzystywanych w transporcie.
   23.2 Modele transportowe z kolizją rozwiązań
24. Wielokryterialna optymalizacja w sieci
   24.1. Lokalizacja kompromisu w wielokryterialnej optymalizacji w sieci.
   24.2. Kompromis dla różnych zestawień kryterialnych
25. Praktyczne aspekty wielokryterialnej optymalizacji w sieciach
   25.1. Połączenie kryteriów najkrótszej drogi w odniesieniu do różnych punktów docelowych
   25.2. Połączenie kryteriów maksymalnego przepływu i minimalnego drzewa rozpinającego
   25.3. Połączenie kryteriów najliczniejszych skojarzeń i najkrótszej drogi
   25.4. Połączenie kryteriów najtańszego przepływu i optymalizacji szeregowania.
26. Rozmytość wag w odniesieniu do metody ścieżki krytycznej
   26.1. Wrażliwość struktury rozwiązania na rozmytość wag połączeń sieciowych
   26.2. Uwzględnienie dodatkowych kryteriów w poszukiwaniu ścieżki krytycznej
27. Problem najliczniejszego skojarzenia w ujęciu rozmytym
   27.1. Rozmytość w ocenie skojarzeń
28. Kompromis w sieci w aspekcie wielokryterialnej optymalizacji
   28.1. Zmiana kryterium wynikająca ze zmiany wag i zachowaniu celu optymalizacji.
   28.2. Badanie wrażliwości modelu sieciowego
   28.3. Uwzględnienie rozmytości wag w algorytmie lokalizacji kompromisu.
29. Wpływ strukturalnego dociążania węzłów sieci na zmiany w rozwiązaniach optymalnych
   29.1. Definicja dociążania węzłów sieci
   29.2. Badanie wrażliwości sieci z pomocą lokalnych zatorów (zamrożeń , blokad).
30. Wpływ zmiany struktur modelu sieciowego na sensoryczność rozwiązań optymalnych
   30.1. Komponenty struktury modelu sieciowego
   30.2. Plan regulacji struktury sieciowej
   30.3. Harmonogram badań wrażliwości strukturalnej sieci dla dwóch kryteriów optymalizacji.
31. Wpływ zatorów sieciowych na wielokryterialne rozwiązania optymalne
   31.1. Wrażliwość na zatory sieciowe
   31.2. Cele i zadania analizy wpływu zatorów sieciowych na rozwiązania optymalne
32. Harmonogram optymalizacji w strukturach sieciowych
   32.1. Notacja celów kryterialnych w strukturach sieciowych
   32.2. Opis sytuacji wielokryterialnej optymalizacji w strukturach sieciowych
33. Optymalizacja w multisieciach
   33.1. Koncepcja i kreowanie multisieci
   33.2. Wpływ zespolenia sieci na funkcję celu wybranych kryteriów
   33.3. Analiza efektów połączenia sieci w kontekście wielokryterialnej optymalizacji
Literatura

Wstęp

1. Ocena funkcjonowania i stanu obiektu z wykorzystaniem narzędzi sztucznej inteligencji
     1.1. Założenia modelowania charakterystyk obiektu
     1.2. Dobór wag pozytywnych i negatywnych charakterystyk z wykorzystaniem struktury neuronowej
     1.3. Algorytm oceny funkcjonowania i stanu obiektu
     1.4. Elementy strategii sterowania jakością

2. Wpływ rozmytości informacji dotyczącej czasu realizacji czynności na jakość modelowania sekwencyjnego
     2.1. Charakterystyka algorytmów sekwencyjnych
     2.2. Włączenie rozmytości do procesu modelowania sekwencyjnego
     2.3. Rezultaty oddziaływań wybranych operacji na rozmytych wartościach czasu trwania sekwencji czynności
     2.4. Dynamiczne oddziaływanie sekwencyjnych etapów na charakter skumulowanej rozmytości czasowej

3. Szeregowanie w warunkach niepewnych ograniczeń czasowych dotyczących trwania czynności
     3.1. Założenia wykorzystywane do analizy szeregowania czynności
     3.2. Zakres badań właściwości sieci czynności o determinowanym czasie ich trwania
     3.3. Analiza sieci czynności o rozmytym czasie trwania czynności

4. Badanie wpływu rozmytości czasu trwania czynności na parametry ścieżki krytycznej
     4.1. Zasady stosowane w badaniach diagramów czynności jako element algorytmizacji procedur analitycznych
     4.2. Optymalizacja szeregowania w warunkach wiedzy niepewnej dotyczącej czasów trwania czynności

5. Genetyczne wspomaganie szeregowania czynności w warunkach rozmytości czasu ich trwania
     5.1. Wyszukiwanie możliwych sekwencji czynności i ich reprezentacja w chromosomach
     5.2. Algorytm tworzenia struktur genetycznych (chromosomów) odpowiadających diagramowi czynności
     5.3. Algorytm realizacji procedury genetycznej optymalizacji uszeregowania czynności na elementach
wykonawczych (zasobach)

6. Koncepcja neuronowego modelu przewidywania intuicyjnego
     6.1. Przygotowanie sieci do intuicyjnego przewidywania
     6.2. Topologia połączeń i macierzowa ich rejestracja
     6.3. Modyfikacja algorytmu konwersji neuronowej dla struktury przestrzennej

7. Rozmyty model przypominania - wyszukiwania bez klucza i bez adresu
     7.1. Opis skojarzenia za pomocą zbiorów rozmytych
     7.2. Opis skojarzeń zewnętrznych za pomocą projekcji
     7.3. Rozmyty model przypominania

8. Uwzględnienie rozmytości parametrów ruchu robota i przeszkód w procedurze sterowania
     8.1. Założenia strategii prognozowania położenia przeszkód
     8.2. Koncepcja omijania przeszkód poprzez minimalizację ryzyka zderzeń
     8.3. Rozmytość prędkości ruchu robota i przeszkód oraz jej wpływ na proces sterowania

9. Wykorzystanie struktur genetycznych do określania trasy robota w środowisku ruchomych przeszkód
     9.1. Kryterium oceny parametrów ruchu robota ze względu na omijanie przeszkód i zbliżanie się do celu
     9.2. Metodyka utworzenia populacji bazowej
     9.3. Algorytm tworzenia trasy robota w warunkach ruchomych przeszkód
     9.4. Organizacja procesu optymalizacji genetycznej

10. Wielokryterialny, wieloargumentowy wariant oceny przynależności realizowany za pomocą strategii rozmytej
     10.1. Wpływ dołączanych kryteriów na charakterystyki finalnego etapu wnioskowania
     10.2. Wzajemny wpływ warunków wnioskowania (kryteriów) na charakterystyki przynależności

11. Rozmyty model sterowania wydajnością
     11.1. Monitorowane dane wejściowe do sterowania wydajnością
     11.2. Algorytmizacja parametrów wydajnościowych
     11.3. Analiza wydajności w warunkach wielokrotnych zleceń
     11.4. Elementy wnioskowania na bazie rozmytej koncepcji oceny wydajności

12. Mechanizmy wnioskowania oparte na rozmytym modelu opisu wydajności produkcji
     12.1. Metodyka tworzenia planu wydajnościowego
     12.2. Dynamika i rozmytość parametrów wpływających na wydajność
     12.3. Metodyki sterowania wydajnością

13. Rozmyte sterowanie wydajnością produkcji oparte na założeniach planu produkcji
     13.1. Analiza zakresów zmienności parametrów wydajnościowych
     13.2. Wybór parametrów sterowania wydajnością

14. Rozmyta strategia w zadaniach największego przepływu
     14.1. Struktury i charakterystyki ścieżek przepływowych
     14.2. Heurystyki wyboru ścieżek do realizacji przepływów
     14.3. Wpływ rozmytości parametrów przepustowości i przepływów na rezultaty szeregowania ścieżek

15. Wykorzystanie rozmytej strategii do sterowania niezawodnością modularnych struktur
     15.1. Model niezawodności struktury modularnej
     15.2. Konsolidacja zapobiegania i usuwania awarii modułów
     15.3. Wpływ rozmytości na proces sterowania niezawodnością struktur modularnych

16. Wpływ rozmytości danych wejściowych na rozwiązanie problemu transportowego
     16.1. Przykład realizacji problemu transportowego
     16.2. Wpływ rozmytości jednostkowego kosztu przewozu na organizację transportu

17. Wykorzystanie rozmytej strategii do tworzenia najkrótszego cyklu Hamiltona
     17.1. Założenia i koncepcje algorytmizacji aproksymacyjnych metod minimalizacji długości cyklu
Hamiltona
     17.2. Adaptacja metod tworzenia cyklu Hamiltona do struktur grafów skierowanych (i niesymetrycznych)
     17.3. Adaptacja metody największego prześwitu do środowiska genetycznego sterowanego logiką
rozmytą

18. Wykorzystanie rozmytości do badania intencji wnioskowania w plikach tekstowych
     18.1. Model intencji oraz przebieg procesu jej aktywacji
     18.2. Przystosowanie zbiorów orzeczeniowych i określeniowych do rozmytej strategii wnioskowania
     18.3. Wpływ czynników strategicznych na wiarygodność intencji

19. Koncepcja genetycznego zapisu zbiorów rozmytych wyższego typu
     19.1. Koncepcja zapisu zbioru rozmytego wyższego typu za pomocą chromosomu
     19.2. Zasada zbieżności rozmytości (lub zasada kolejnych niuansów)
     19.3. Elementy sterowania operacjami genetycznymi

20. Wpływ rozmytości parametrów na rezultaty optymalizacji liniowej
     20.1. Harmonogram badań wpływu zmian parametrów rozmytości na rezultaty optymalizacji
     20.2. Przykłady optymalizacji liniowej w ujęciu deterministycznym
     20.3. Wybrane rezultaty optymalizacji w warunkach rozmytych parametrów wejściowych
     20.4. Badanie reakcji optymalizowanego liniowego systemu na rozmytość parametrów

21. Rozmytość w strukturach grafowych
     21.1. Podstawowe elementy struktury grafów, które mogą podlegać rozmyciu
     21.2. Wtórne elementy struktury grafów, które podlegają pośredniemu rozmyciu
     21.3. Charakterystyki grafów wynikające z ich rozmytej struktury
     21.4. Rozmytość w zagadnieniach peregrynacji w grafach
     21.5. Strategie rozmyte w kolorowaniu grafów
     21.6. Rozmytość w digrafach
     21.7. Stany przejściowe w łańcuchach Markowa o parametrach rozmytych

Literatura

Wstęp

1. Ocena funkcjonowania i stanu obiektu z wykorzystaniem narzędzi sztucznej inteligencji
     1.1. Założenia modelowania charakterystyk obiektu
     1.2. Dobór wag pozytywnych i negatywnych charakterystyk z wykorzystaniem struktury neuronowej
     1.3. Algorytm oceny funkcjonowania i stanu obiektu
     1.4. Elementy strategii sterowania jakością

2. Wpływ rozmytości informacji dotyczącej czasu realizacji czynności na jakość modelowania sekwencyjnego
     2.1. Charakterystyka algorytmów sekwencyjnych
     2.2. Włączenie rozmytości do procesu modelowania sekwencyjnego
     2.3. Rezultaty oddziaływań wybranych operacji na rozmytych wartościach czasu trwania sekwencji czynności
     2.4. Dynamiczne oddziaływanie sekwencyjnych etapów na charakter skumulowanej rozmytości czasowej

3. Szeregowanie w warunkach niepewnych ograniczeń czasowych dotyczących trwania czynności
     3.1. Założenia wykorzystywane do analizy szeregowania czynności
     3.2. Zakres badań właściwości sieci czynności o determinowanym czasie ich trwania
     3.3. Analiza sieci czynności o rozmytym czasie trwania czynności

4. Badanie wpływu rozmytości czasu trwania czynności na parametry ścieżki krytycznej
     4.1. Zasady stosowane w badaniach diagramów czynności jako element algorytmizacji procedur analitycznych
     4.2. Optymalizacja szeregowania w warunkach wiedzy niepewnej dotyczącej czasów trwania czynności

5. Genetyczne wspomaganie szeregowania czynności w warunkach rozmytości czasu ich trwania
     5.1. Wyszukiwanie możliwych sekwencji czynności i ich reprezentacja w chromosomach
     5.2. Algorytm tworzenia struktur genetycznych (chromosomów) odpowiadających diagramowi czynności
     5.3. Algorytm realizacji procedury genetycznej optymalizacji uszeregowania czynności na elementach wykonawczych (zasobach)

6. Koncepcja neuronowego modelu przewidywania intuicyjnego
     6.1. Przygotowanie sieci do intuicyjnego przewidywania
     6.2. Topologia połączeń i macierzowa ich rejestracja
     6.3. Modyfikacja algorytmu konwersji neuronowej dla struktury przestrzennej

7. Rozmyty model przypominania - wyszukiwania bez klucza i bez adresu
     7.1. Opis skojarzenia za pomocą zbiorów rozmytych
     7.2. Opis skojarzeń zewnętrznych za pomocą projekcji
     7.3. Rozmyty model przypominania

8. Uwzględnienie rozmytości parametrów ruchu robota i przeszkód w procedurze sterowania
     8.1. Założenia strategii prognozowania położenia przeszkód
     8.2. Koncepcja omijania przeszkód poprzez minimalizację ryzyka zderzeń
     8.3. Rozmytość prędkości ruchu robota i przeszkód oraz jej wpływ na proces sterowania

9. Wykorzystanie struktur genetycznych do określania trasy robota w środowisku ruchomych przeszkód
     9.1. Kryterium oceny parametrów ruchu robota ze względu na omijanie przeszkód i zbliżanie się do celu
     9.2. Metodyka utworzenia populacji bazowej
     9.3. Algorytm tworzenia trasy robota w warunkach ruchomych przeszkód
     9.4. Organizacja procesu optymalizacji genetycznej

10. Wielokryterialny, wieloargumentowy wariant oceny przynależności realizowany za pomocą strategii rozmytej
     10.1. Wpływ dołączanych kryteriów na charakterystyki finalnego etapu wnioskowania
     10.2. Wzajemny wpływ warunków wnioskowania (kryteriów) na charakterystyki przynależności

11. Rozmyty model sterowania wydajnością
     11.1. Monitorowane dane wejściowe do sterowania wydajnością
     11.2. Algorytmizacja parametrów wydajnościowych
     11.3. Analiza wydajności w warunkach wielokrotnych zleceń
     11.4. Elementy wnioskowania na bazie rozmytej koncepcji oceny wydajności

12. Mechanizmy wnioskowania oparte na rozmytym modelu opisu wydajności produkcji
     12.1. Metodyka tworzenia planu wydajnościowego
     12.2. Dynamika i rozmytość parametrów wpływających na wydajność
     12.3. Metodyki sterowania wydajnością

13. Rozmyte sterowanie wydajnością produkcji oparte na założeniach planu produkcji
     13.1. Analiza zakresów zmienności parametrów wydajnościowych
     13.2. Wybór parametrów sterowania wydajnością

14. Rozmyta strategia w zadaniach największego przepływu
     14.1. Struktury i charakterystyki ścieżek przepływowych
     14.2. Heurystyki wyboru ścieżek do realizacji przepływów
     14.3. Wpływ rozmytości parametrów przepustowości i przepływów na rezultaty szeregowania ścieżek

15. Wykorzystanie rozmytej strategii do sterowania niezawodnością modularnych struktur
     15.1. Model niezawodności struktury modularnej
     15.2. Konsolidacja zapobiegania i usuwania awarii modułów
     15.3. Wpływ rozmytości na proces sterowania niezawodnością struktur modularnych

16. Wpływ rozmytości danych wejściowych na rozwiązanie problemu transportowego
     16.1. Przykład realizacji problemu transportowego
     16.2. Wpływ rozmytości jednostkowego kosztu przewozu na organizację transportu

17. Wykorzystanie rozmytej strategii do tworzenia najkrótszego cyklu Hamiltona
     17.1. Założenia i koncepcje algorytmizacji aproksymacyjnych metod minimalizacji długości cyklu Hamiltona
     17.2. Adaptacja metod tworzenia cyklu Hamiltona do struktur grafów skierowanych (i niesymetrycznych)
     17.3. Adaptacja metody największego prześwitu do środowiska genetycznego sterowanego logiką rozmytą

18. Wykorzystanie rozmytości do badania intencji wnioskowania w plikach tekstowych
     18.1. Model intencji oraz przebieg procesu jej aktywacji
     18.2. Przystosowanie zbiorów orzeczeniowych i określeniowych do rozmytej strategii wnioskowania
     18.3. Wpływ czynników strategicznych na wiarygodność intencji

19. Koncepcja genetycznego zapisu zbiorów rozmytych wyższego typu
     19.1. Koncepcja zapisu zbioru rozmytego wyższego typu za pomocą chromosomu
     19.2. Zasada zbieżności rozmytości (lub zasada kolejnych niuansów)
     19.3. Elementy sterowania operacjami genetycznymi

20. Wpływ rozmytości parametrów na rezultaty optymalizacji liniowej
     20.1. Harmonogram badań wpływu zmian parametrów rozmytości na rezultaty optymalizacji
     20.2. Przykłady optymalizacji liniowej w ujęciu deterministycznym
     20.3. Wybrane rezultaty optymalizacji w warunkach rozmytych parametrów wejściowych
     20.4. Badanie reakcji optymalizowanego liniowego systemu na rozmytość parametrów

21. Rozmytość w strukturach grafowych
     21.1. Podstawowe elementy struktury grafów, które mogą podlegać rozmyciu
     21.2. Wtórne elementy struktury grafów, które podlegają pośredniemu rozmyciu
     21.3. Charakterystyki grafów wynikające z ich rozmytej struktury
     21.4. Rozmytość w zagadnieniach peregrynacji w grafach
     21.5. Strategie rozmyte w kolorowaniu grafów
     21.6. Rozmytość w digrafach
 21.7. Stany przejściowe w łańcuchach Markowa o parametrach rozmytych

Literatura

Wstęp

1. Genetyczna koncepcja zagospodarowania zasobów rozproszonych
1.1. Opis zasobów procesowych i konwersyjnych środowiska
rozproszonego
1.2. Koncepcja funkcji przystosowania
1.3. Koncepcja kodowania struktury chromosomu
1.4. Procedury genetyczne i ocena przystosowania

2. Wykorzystanie algorytmów genetycznych do prognozowania gospodarczego..
2.1. Genetyczne formowanie funkcji prognostycznej
2.2. Genetyczne algorytmy tworzenia prognozy

3. Wykorzystanie narzędzi genetycznych do sterowania środowiskiem rozproszonym
3.1. Koncepcja równomiernego obciążenia węzłów sieci
3.2. Koncepcja genetycznego opisu transferu w sieci
3.3. Operacje genetyczne wspomagające transfer w sieci
3.4. Algorytmy genetyczne dystrybucji procesów w sieci

4. Genetyczna interpretacja zagadnienia najliczniej szych skojarzeń
4.1. Projekt struktury chromosomu
4.2. Parametry i algorytm generacji drogi naprzemiennej
4.3. Algorytmy operacji genetycznych
4.4. Określenie wartości funkcji przystosowania

5. Zastosowanie struktury neuronowej do wspomagania operacji genetycznych...
5.1 Składniki środowiska genetycznego
5.2 Dostosowanie charakteru operacji genetycznych do specyfiki funkcjonowania sieci neuronowej

6. Wielo-asortymentowe zadanie transportowe w ujęciu genetycznym
6.1. Założenia wielo-asortymentowego zadania transportowego
6.2. Struktura danych i dynamika ich zmian
6.3. Genetyczny zapis dostaw
6.4. Tworzenie populacji bazowej
6.5. Algorytm operacji genetycznych realizujący zadanie transportowe

7. Koncepcja zagnieżdżonych struktur neuronowych
7.1 Opis zagnieżdżonej struktury neuronowej
7.2 Warianty zagnieżdżenia
7.3 Teoretyczna koncepcja sieci zagnieżdżonej

8. Koncepcja neuronowej kryptografii
8.1 Opis funkcjonowania kryptograficznych narzędzi i realizowanych przez nie procedur
8.2 Ocena jakości zabezpieczenia kryptograficznego
8.3. Złożoność (czasowa) algorytmu neuronowej szyfracji

9. Neuronowe prognozowanie scenariuszy wspomagające zarządzanie
9.1 Strategia tworzenia prognozy neuronowej
9.2 Realizacja neuronowych klasyfikatorów obrazów i scenariuszy
9.3 Uzyskane rezultaty, ich postać i proces formowania

10. Analiza efektywności systemów zarządzania przy wykorzystaniu sieci neuronowych
10.1. Wybór układu sieci neuronowej dostosowanego do struktury systemu zarządzania 91
10.2. Algorytm uczenia sieci neuronowej analizującej efektywność systemu zarządzania

11. Zrównoleglenie procesów w sieciach neuronowych
11.1 Możliwości podziału procesorów i towarzyszące temu wątki zrównoleglenia
11.2. Strategia minimalizacji sekwencyjności przy dystrybucji neuronów na jednostki przetwarzające

Literatura

Wstęp

1. Sprzętowy wariant generacji populacji
2. Analiza właściwości korelacyjnych w generowanych populacjach
3. Badanie efektywności zrównoleglenia generacji populacji
4. Algorytmy mutacji genetycznej
5. Algorytmiczna realizacja procedury eliminacji
6. Sprzętowa realizacja procedury dominacji
7. Realizacja operacji inwersji
8. Algorytmy rekonfiguracji
9. Procedury systemu kwalifikacyjnego: algorytmy i realizacja sprzętowa
10. Algorytm ścisku w poszukiwaniu genetycznym
11. Badanie algorytmów krzyżowania i ich efektywność w warunkach: sekwencyjnym i równoległym
12. Analiza korelacyjna algorytmów krzyżowania

Literatura

Streszczenie

Wstęp

1. Podstawowe metody eksperymentów statystycznych

2. Realizacja metod eksperymentów statystycznych z wykorzystaniem urządzeń specjalistycznych

3. Przetworniki stochastyczne stosowane w urządzeniach do realizacji metod eksperymentów statystycznych
     3.1. Konwerter liniowy kod — prawdopodobieństwo
     3.2. Generatory liczb pseudolosowych
     3.3. Sposoby realizacji operacji algebraicznych na zmiennych stochastycznych
     3.4. Stochastyczne urządzenie całkujące
     3.5. Uwagi dotyczące analizy dokładności przetwarzania stochastycznego
     3.6. Analiza pracy i. jakości przetwarzania stochastycznych urządzeń całkujących
     3.7. Zasada działania różnicowego wzmacniacza prawdopodobieństw i. jego wykorzystanie
     3.8. Stochastyczne konwertery funkcjonalne

4. Zastosowanie kolektywnych generatorów liczb losowych w konwerterach stochastycznych
     4.1. Generator kolektywny w układzie przetwornik liniowy kod - prawdopodobieństwo – urządzenie całkujące
     4.2. Generator kolektywny w układzie przetwornik liniowy kod - prawdopodobieństwo – urządzenie do podnoszenia do potęgi całkowitej

5. Budowa i zastosowanie komparatorów stochastycznych
     5.1. Zasada działania komparatorów stochastycznych
     5.2. Dokładność działania komparatorów

6. Przetworniki stochastyczne działania szeregowego

7. Urządzenia stochastyczne realizujące iteracyjne metody obliczeniowe

8. Realizacja metod Monte Carlo za pomocą urządzeń stochastycznych
     8.1. Zastosowani e konwerterów stochastycznych do rozwiązywania równań liniowych metodami eksperymentów statystycznych
     8.2.. Realizacja urządzenia stochastycznego do interpolacji metodami eksperymentów statystycznych
     8.3. Urządzenia stochastyczne do rozwiązywania równań różniczkowych metodami eksperymentów statystycznych
     8.4. Urządzenia stochastyczne do optymalizacji statystycznej