С единой методологической позиции рассматриваются вопросы
взаимосвязи проблем идентификации и оптимизации в условиях мно-
гокритериальное™ при неопределенностях как случайной, так и не-
случайной (расплывчатой) природы. Описаны оригинальные методы
обработки данных, обладающие высокой эффективностью как при
активном, так и при пассивном эксперименте, основанные на принци-
пах самоорганизации. Приведены конструктивные алгоритмы нели-
нейного оценивания параметров и оптимизации для гладких и не-
гладких критериев.
Рассчитана на научных и инженерно-технических работников,
применяющих методы математического моделирования и оптимиза-
ции с использованием ЭВМ, может быть полезна студентам и аспи-
рантам соответствующих специальностей.