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15.12.2015 | Original Article | Ausgabe 7/2017

Neural Computing and Applications 7/2017

Adaptation of reproducing kernel algorithm for solving fuzzy Fredholm–Volterra integrodifferential equations

Zeitschrift:
Neural Computing and Applications > Ausgabe 7/2017
Autor:
Omar Abu Arqub

Abstract

In this article, we propose the reproducing kernel Hilbert space method to obtain the exact and the numerical solutions of fuzzy Fredholm–Volterra integrodifferential equations. The solution methodology is based on generating the orthogonal basis from the obtained kernel functions in which the constraint initial condition is satisfied, while the orthonormal basis is constructing in order to formulate and utilize the solutions with series form in terms of their r-cut representation form in the Hilbert space \( W_{2}^{2} \left( \varOmega \right) \oplus W_{2}^{2} \left( \varOmega \right) \). Several computational experiments are given to show the good performance and potentiality of the proposed procedure. Finally, the utilized results show that the present method and simulated annealing provide a good scheduling methodology to solve such fuzzy equations.

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