С единой методологической позиции рассматриваются вопросы взаимосвязи проблем идентификации и оптимизации в условиях многокритериальности при неопределенностях как случайной, так и неслучайной природы. Описаны оригинальные методы обработки данных, обладающие высокой эффективностью как при активном, так и при пассивном эксперименте, основанные на принципах самоорганизации. Приведены конструктивные алгоритмы нелинейного оценивания параметров и оптимизации для гладких и негладких критериев.
Рассчитана на научных и инженерно-технических работников, применяющих методы математического моделирования и оптимизации с использованием ЭВМ, может быть полезна студентам и аспирантам соответствующих специальностей.
