多目标线性规划的交互式模糊满意方法

在多目标线性规划中，当决策者对每个目标函数都有一个模糊目的时，本文综合两分法和线性规划方法，给出了一种新的求解方法，这种方法所需计算最少，有利于求解大规模多目标线性规划问题。     

多目标线性规划MATLAB软件求解

多目标线性规划由于往往只是求其有效解（非劣解）,求解方法及具体演算过程比较复杂,本文也给出多目标线性规划的模糊数学解法.但借助工具软件MATLAB,可以达到对多目标线性规划问题较易求解的目标,从而更好地利用多目标线性规划解决实际问题.     

油田开采系统的多目标线性规划模型及其层次分析应用求解

建立了油田开采系统的多目标线性规划模型。针对石油工程上多目标线性规划模型的特征及多目标线性规划的理论解法与实际应用的差距,给出了层次分析法用于求解多目标线性规划模型的方法──加权转换法。     

变量模糊的广义模糊线性规划问题

根据判断有界闭模糊数大小的偏序方法，将一类含模糊变量的广义模糊线性规划等价成一个普通多目标线性规划问题，然后分两步求解单目标规划问题，从而得到原问题的模糊最优解．     

一种模糊数序关系下的线性规划方法

基于目标函数系数为模糊数的多目标线性规划问题,通过引入模糊数序关系"(＜)",比较了两个模糊多目标向量之间的关系,从而定义了模糊多目标线性规划问题的解和模糊评价函数,最后给出了一种求解这类问题的方法.     

混合整数线性规划近优解的一种解法

所提出的混合整数线性规划的解法是利用目标函数来建立等值切割面，综合使用分支定界法、割平面法和枚举法，并在求解混合整数线性规划相应的线性规划问题时，运用两演段方法。它克服了上述方法各自单独使用在计算上的某些困难和不足，从而加速求解过程     

多目标线性规划的模糊折衷算法

通过推广求解多目标线性规划问题的平均算子法,提出了多目标线性规划的模糊折衷算法,证明了多目标线性规划的模糊折衷算法求得的解是有效解.此外,提出了多目标线性规划的两阶段算法,即:若多目标线性规划的模糊折衷算法指定的最小满意度不恰当,则可能会导致交互过程复杂化;若用最小算子法求得的解作为多目标线性规划模糊折衷算法中决策者指定的目标函数最小满意度,则可能使多目标线性规划的模糊折衷算法的计算量减小,另一方面能够弥补最大(最小)算子法求得的解可能为非有效解的不足.此外,用实例验证了多目标线性规划两阶段算法求得的解为有效解.     

一类模糊线性规划的新算法

提出了一种将模糊线性规划转化为常规线性规划的方法,即将目标系数是三角模糊数的线性规划转化为目标系数为L—R型模糊数的线性规划,然后转化为模糊线性多目标规划,并对其模糊线性多目标规划用了一种新的算法求解．最后通过实例说明了该算法的有效性．其运算结果表明：新算法比一般的算法迭代过程更为简洁,收敛速度更快,容易用matlab在计算机上操作．     

多目标线性规划中目标函数矩阵的灵敏度分析

本文主要讨论多目标线性规划中目标函数价值矩阵的灵敏度分析问题;在目标函数较少的情况下,对灵敏度数学分析模型的求解,给出了一个简单易行的方法。     

鲁棒线性规划在预测控制中的应用

研究了在稳态模型不确定情况下有约束的多变量预测控制系统的稳态目标计算问题。根据统计学的原理考虑模型参数的变化，确定出系统稳态益阵可能变化的最大范围，将原来的线性规划问题转化成鲁棒线性规划问题，并利用求解二次锥规划问题的方法解决新的规划问题。在Shell塔模型上的仿真实验证明，稳态目标计算采用鲁棒线性规划的控制系统更加稳定可靠，而且能够满足经济优化要求。     

模糊规划的对偶理论

建立了有关凸模糊映射的微分理论：利用凸模糊映射的微分理论研究极值问题，得到凸模糊映射取得极值的充分／必要条件；讨论模糊意义下的鞍点与极小极大定理，并与模糊规划的Lagrange对偶联系起来．最后，建立了凸模糊规划的Lagrange对偶和KKT条件，并将其结果应用到模糊线性规划与模糊二次规划的研究中．     

一类T-S广义模糊系统二次稳定性问题的研究

基于模糊极值子系统的思想,研究了一类T S广义模糊系统的二次稳定性与非线性模糊控制器设计的问题·首先给出了模糊极值子系统的定义,将模糊系统的二次稳定性问题转化为其模糊极值子系统的二次稳定性问题的分析与研究·然后利用模糊极值子系统给出了模糊广义系统二次稳定的一个充分必要条件,最后通过两个新条件将充分必要条件中的精确上界条件减弱为近似上界,从而放宽了对充分必要条件的限制·     

目标中含有模糊系数的线性规划

目标中含有模糊系数的线性规划，是模糊决策的一个重要内容。本文对目标中含有三角型模糊数的单目标问题给出了一种解法，并对目标中含有模糊系数的多目标问题作了重点讨论。     

基于局部密度比的模糊隶属度设置算法

基于知识发现中的局部异常因子思想, 提出一种基于局部密度比的模糊隶属度设置算法, 该算法根据样本的邻域密度比设置样本的隶属度, 并采用一种单参数选择策略. 数值实验表明, 所提出的算法在带噪声的非线性函数估计方面具有很好的鲁棒性, 有效地解决了模糊支持向量机中的模糊隶属度设置问题, 对处理带噪声的分类和非线性函数估计问题具有重要的意义.     

用简化模糊规则数的方法设计模糊PID控制系统

在对常规模糊控制器和PID控制器研究的基础上,提出了一种最简单的模糊PID控制系统。该系统基于T S模型,借助于线性系统理论解决非线性系统设计中的问题,用2个二维的模糊控制器或二维模糊控制器加上积分环节来替代三维模糊PID控制系统,大大简化了模糊PID控制系统的设计。仿真结果表明,这种模糊PID控制系统结构简单,规则数少,稳定性高。     

约束条件含模糊数的线性规划的一种求解方法

讨论了约束条件中系数是模糊数的模糊线性规划的一种解法,利用Roubens的模糊数比较的概念,把系数是模糊数的线性规划问题转化为经典的线性规划问题,从而利用求解线性规划的单纯形法求解此类模糊线性规划．最后给出此种方法在实际中的应用．     

系数为直觉梯形模糊数的模糊线性规划

研究直觉梯形模糊数,并引入以直觉梯形模糊数为系数的线性规划问题,利用直觉梯形模糊数的加权期望值对直觉梯形模糊数进行排序,将直觉梯形模糊数与实数对应,把原规划转化成为经典的线性规划问题,进而得到最优解,同时加入4个综合评估系数作为对决策人的主观决策的评价．最后给出数值例子证明该方法的可行性与有效性．     

模糊算子方程的解

一些实际问题的数学模型可以是集值算子方程，而在不确定环境下，这类算子方程中将可能出现不确定变量，例如，可能出现模糊变量。该文将讨论一类模糊算子方程解的存在性，并给出一个算法逼近方程的解。这里研究的算子方程是定义在模糊集上，其隶属度由模糊变量所确定。     

动态不确定模糊集

Zadeh的模糊集理论主要用来处理不精确和不完全信息的不确定.提出了动态不确定模糊集的概念,它是模糊集和不确定模糊集的推广,在处理动态和不确定问题时具有很多优点.动态不确定模糊集的性质得到了深入研究,并给出了动态不确定模糊集关于生成集的一个刻画.     

基于模糊逻辑的多目标优化问题遗传算法求解探讨

基于群体搜索的遗传算法求解多目标优化问题具有独特的优势,鉴于决策者事先对于各目标的重要性一般只有模糊的认识,文中对各目标进行了模糊化处理,构造了适应值函数,提出了基于模糊逻辑的多目标优化问题遗传算法求解方案.