1. Виленский П., Лифшиц В., Смоляк С. Оценка эффективности инвестиционных проектов. М.: ПолиПринт Сервис. 2015.
2. Zadeh L.A. Toward a theory of fuzzy information granulation and its centrality in human reasoning and fuzzy logic“ //Fuzzy Sets and Systems 90: 1997. Р.111-117. EDN: AIEOET
3. Shepelev G. Decision-making in groups of interval alternatives // International journal “Information theories and applications”. 2016. 23(4). P. 303-320. EDN: WLMFXB
4. Дилигенский Н.В., Дымова Л.Г., Севастьянов П.В. Нечеткое моделирование и многокритериальная оптимизация производственных систем в условиях неопределенности: технология, экономика, экология. М.: Машиностроение. 2004. 397 c. EDN: QJOTDN
5. Шепелев Г.И. Сравнение поли интервальных альтернатив: метод оценки коллективного риска // Искусственный интеллект и принятие решений. 2019. №3. С.3-11. EDN: YNEBUM
6. Недосекин А.О. Нечетко-множественный анализ риска финансовых инвестиций. С-Пб: Сезам. 2002. 181 с.
7. Fishburn P.C. Mean-risk analysis with risk associated with below-target returns // American Economic Review. 1977. 67(1) P. 116-126.
8. Вощинин А. Интервальный анализ данных // Заводская лаборатория. 2002. Т. 68. № 1. С.118-126.
9. Вощинин А., Сотиров Г. Оптимизация в условиях неопределенности. Tekhnika, PRB. 1989.
10. Вощинин А., Бочков А., Сотиров Г. Метода анализа данных при интервальной нестатистической ошибке. 1990. Т. 56. № 7. С. 76-81.
11. Шахнов И. Экспресс-анализ упорядоченности интервальных величин // Автоматика и телемеханика. 2004. № 10. С. 67-84. EDN: NQTXWV
12. Shepelev G., Khairova N. Collective risk estimating method for comparing poly-interval objects in intelligent systems // COLINS-2021: 5th International Conference on Computational Linguistics and Intelligent Systems. CEUR Workshop Proceedings. 2021. Vol. 1-2870. P. 866-876. EDN: PBKMES
13. Жиянов В.И., Шепелев Г.И. Комплексный метод сравнения интервальных альтернатив в условиях риска // Вестник ЦЭМИ РАН. 2018. №3 [Electronic resource].