模糊集合理论提供了一个直观和计算简单的方式处理不确定和模糊的属性。决策代表的模糊集也灵活的实现。另一方面,非线性规划放松严格的假设和约束线性规划和更可行的。也可以代表许多决策问题的非线性规划模型。结合这两个问题后,所产生的模糊非线性规划问题涉及模糊参数将被视为一个更可行的比传统的版本。

根据先进的计算系统,模糊非线性规划方法在实际应用成为最有前途的一个。这个特殊问题的研究者和实践者提供了一个论坛,评论和传播先进的模糊非线性规划方法研究工作质量和他们的应用程序的上下文中可行的和灵活的决策和确定进一步发展的关键问题。潜在的主题包括,但不限于:

• 模糊非线性规划模型
• 模糊部分编程模型
• 模糊多项式的编程模型
• 2型模糊非线性规划模型
• 区间值模糊非线性规划模型
• 直观的模糊非线性规划模型
• 模糊半无限规划模型
• 随机模糊非线性规划模型
• 交互式模糊非线性规划方法
• 模糊神经网络(如模糊非线性规划的一个特例)
• 模糊满意度的方法
• 新算法、启发式和metaheuristics
• 混合方法和演化技术
• 必要条件和约束条件
• 二元性和放松
• 非线性和线性规划的等价物
• 应用程序可行的和灵活的决策

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