含模糊参数的应急物资筹集决策成本最小化模型

应急物资筹集决策是应急物流管理中直接影响突发事件应对效果的重要决策问题之一.建立了动用库存条件下以成本最小化为目标的应急物资筹集问题的模糊优化模型,构建了与其等价的模糊机会约束规划模型,提出了参数为三角模糊数时模型的清晰化方法,最后通过算例说明了该方法的有效性.     

区域应急物资储备库选址问题的模糊多目标决策方法

应急物资储备库选址问题是区域应急物资储备体系建设中的重要决策之一.构建了约束条件中含有梯形模糊数的区域应急物资储备库选址问题的模糊多目标规划模型,给出了一种基于极小算子的模型优化算法,最后通过算例分析验证了该方法的有效性.     

基于确定可能性均值法求解模糊随机双层规划问题

针对目标函数和约束函数中系数均为模糊随机变量的双层规划问题,基于模糊随机变量的期望值概念,将原模糊随机双层规划问题变形为一个模糊双层规划问题.采用模糊数的确定可能性均值对上下层目标函数进行去模糊化,利用基于可能性测度的模糊机会约束方法处理模糊约束函数,提出模糊随机双层确定可能性均值-机会约束规划模型,并给出其确定等价模型,再运用K次最好算法求解最终确定模型.最后通过数值例子验证了所提方法的可行性.     

一类模糊运输问题及其混合智能算法

研究了一类更加贴近于现实生活的模糊环境下的运输问题,即需求量和供应量均为模糊变量的运输问题．并借鉴针对模糊环境中的优化问题提出的机会约束规划模型和相关机会规划模型的思想,建立了模糊运输问题的数学模型．此外,考虑到模型涉及大量具有复杂性和多样性的模糊变量,设计了一种混合智能算法,即基于模糊模拟的遗传算法来求解模型的近似最优解．最后,数值例子表明算法的有效性和可行性．     

考虑路径风险的不确定需求应急物流定位-路径问题

针对突发事件发生后路网和救援物资需求的不确定性,考虑路径运行时间超期风险、路网通行能力风险、路径复杂性及应急物资需求不确定性,以应急物资运达总时间最小和系统总成本最小为目标,建立了基于随机机会约束规划的多目标应急物流定位-路径模型,设计了改进的遗传算法对其进行求解,采用罚函数法处理模型中的约束条件.算例分析验证了模型的合理性和算法的可行性.     

对群模糊偏好规划算法的一种改进

用折中原则代替原有的极端悲观主义原则,对群模糊偏好规划算法进行了改进.改进的具体做法是用绝对值加权和方法代替最差绝对值加权方法,构造一个不同于群模糊偏好规划算法的模糊线性规划来集结群的综合排序向量.将改进后的群模糊偏好规划算法推广到群中不同子群同意情况下的排序向量集结问题中.验证了改进后的算法实际上是一个具有双重模糊变量的机会约束规划模型.     

基于免疫优化算法的应急物资储备库选址

为了提高应急物资利用效率和应急服务水平,针对灾害情况下应急物资运输调度的时效性特点,基于各需求点历史灾害事件数据,利用三角模糊数对历史灾害事件数进行模糊化处理;引入风险权重系数,建立应急物资储备库选址模型,并采用免疫优化算法完成求解。以安徽省应急物资储备库选址为例,验证了该模型的可行性,可为解决应急物资储备库选址问题提供理论依据和方法设计。     

考虑源荷不确定性的综合能源系统日前经济调度

针对可再生能源出力及负荷不确定性对综合能源系统日前经济调度的影响,基于由热电联产系统、储热、蓄电装置以及电锅炉等组成的电热综合能源系统,研究了考虑源荷不确定因素的日前经济调度问题.将系统中可再生能源出力以及电热负荷均用梯形模糊参数表示,构建了基于可信性理论的模糊机会约束规划优化调度模型;采用模糊机会约束的清晰等价类将含模糊参数的机会约束规划模型转化为确定性的混合整数规划模型,在Python环境中建模,利用Gurobi求解器求解.最后,通过算例分析了储能装置对于提高系统经济性的作用以及源荷不确定性程度、不同置信水平对系统运行成本的影响,验证了所提模型的有效性.     

模糊需求下批量生产优化模型

研究了供应链环境下的批量生产计划问题.在确定需求的基础上,建立了模糊需求下批量生产优化模型,并将其转化为模糊机会约束规划模型.用清晰等价类对其进行清晰化处理,目标函数是单位时间供应链总成本最优.并将模糊模拟技术引入遗传算法对模型进行求解.数值实例验证了其有效性.     

资金预算问题建模方法研究

利用机会约束规划和模糊机会约束规划建立了资金预算问题的2个模型,并给出了一个数值例子.     

模糊环境下资金预算的机会约束NPV目标规划模型

运用净现值方法,考虑了当投资金额和回收期的现金流入与流出均为模糊变量,且投资者有多个目标时的资金预算问题,建立了资金预算的机会约束目标规划模型,并采用基于模糊模拟的遗传算法求解了模型问题.     

Fuzzy Programming Models for Vendor Selection Problem in a Supply Chain

This paper characterizes quality, budget, and demand as fuzzy variables in a fuzzy vendor selection expected value model and a fuzzy vendor selection chance-constrained programming model, to maximize the total quality level. The two models have distinct advantages over existing methods for selecting vendors in fuzzy environments. A genetic algorithm based on fuzzy simulations is designed to solve these two models. Numerical examples show the effectiveness of the algorithm.     

广义区间值Pythagorean三角模糊集成算子及其决策应用

针对连续集合上决策变量的隶属度和非隶属度之和超过1的决策问题,提出区间值Pythagorean三角模糊数,并且分析其广义集成算子的决策应用。首先,引入区间值Pythagorean三角模糊数的概念,得到其运算法则。其次,推导区间值Pythagorean三角模糊数的加权平均算子、加权几何算子、有序加权平均算子、有序加权几何算子、广义有序加权平均算子以及广义有序加权几何算子,介绍它们的相关性质。最后,构建出基于广义区间值Pythagorean三角模糊集成算子的多属性决策模型,并且根据实例对广义有序加权平均算子和广义有序加权几何算子进行稳定性分析,运用图像直观地证明在处理决策问题时前者优于后者,说明决策模型的有效性和可行性。     

基于模糊决策网格的维护策略选择模型

以传统决策网格为基础,通过模糊化方法建立了维护策略选择模型.以平均故障时间和故障频率作为决策变量而构建决策网格图,建立了不同网格区域所代表的维护策略以及决策变量的隶属函数,运用模糊加权平均算法评估设备备选维护策略的满意度,同时,建立维护策略成本满意度的模糊集,运用模糊加权平均算法确定其最优维护策略.实例分析结果表明,运用模糊理论所构建的维护策略选择模型较好地解决了传统决策网格的决策偏差,考虑了决策变量权重与策略成本而具有较好的灵活性和实用性.     

基于模糊度的决策树生成算法

在处理不确定问题中,生成模糊决策树是一种常用的方法.其算法主要包含2个步骤,一个是树的生成条件,主要是确定扩展属性的选择标准,并以此为核心得到生成模糊决策树的启发式算法.另一个则是树的终止条件,否则会造成树的过度拟合的情况.目前,典型的算法中通常利用粗糙模糊依赖度作为选择扩展属性的依据,但是这个依赖函数不具备单调性,从而导致算法有不收敛的可能,基于这个问题,给出了模糊度的定义,重新定义了模糊依赖度和模糊粗糙度,选择模糊依赖度最大的条件属性作为根结点;然后,使用模糊粗糙度作为叶子结点的终止条件;最后,通过实例说明了整个模糊决策树的归纳过程.     

基于模糊回归的模糊决策模型的设计与实现

在数学期望和方差的基础上,提出模糊期望和模糊方差的概念,并以此为理论依据提出模糊回归分析,建立了一个实用的模糊决策模型,并举例说明了模型的应用效果.实例的决策结果表明,与传统的回归模型相比,此模糊回归模型可以根据实际需要确定回归次数,使回归分析中的病态数据和不良信息对决策结果的干扰不断减小,直到令人满意为止.把模糊数学的知识应用到决策分析中,使模糊集参与决策,可以提高决策结果的准确性和可信度.     

一种新的模糊决策树模型及其应用

模糊决策树是决策树在模糊环境下的一种推广,虽然其表示形式更符合人类的思维，但在构造时会增加预处理的工作量和创建树时的开销。基于这种情况，提出了一种混合算法，算法保留了较少属性值的Shannon熵，计算多属性和连续属性值模糊化后的模糊熵。将该算法应用于滑坡数据的挖掘中，得到了更易于理解的决策树和有效的规则，与传统算法的性能比较也证明了该算法的有效性。     

模糊多属性决策方法及其在模糊优选中的应用

从模糊多属性决策基本理论出发，给合方案优选的特点，运用三角模糊数，提出一种多属性模糊优选方法，建立了决策模型．该模型具有较好的通用性和可操作性．     

基于模糊群决策理论的博弈联盟选择

研究在模糊博弈环境下如何选择合适的局中人形成优势合作联盟的方法.基于模糊不确定性理论,推广和改进了多属性群决策的Bernardo方法.将该方法应用于具有模糊资源约束的博弈联盟选择问题,给出了博弈联盟选择的模糊机会约束模型及求解方法.为现实博弈联盟选择提供了一种有效可行的模糊群决策方法.