利用非精确算法求解模糊规划问题

提出一种基于遗传算法求解模糊线性规划的非精确算法,它将遗传算法将做为算法的框架,在遗传算子之中运用了模糊控制思想,最终求解出一个模糊优解,取代了利用单纯形法求解模糊线性规划问题的一个最优解。实验结果表明,算法能使决策者更加满意,并有潜力解决实际的规划问题。     

求解模糊目标／资源问题的拟人化算法

介绍一种求解具有模糊资源约束线性规则问题的拟人化算法,它将模糊控制算法嵌在遗传算法之中可以解出一个模糊优解,取代了以往利用单纯形法求解模糊线性规划得到的唯一最优解,通过例子,可以看出该算法能得到一个满意度很高的解．     

求解模糊线性规划问题的拟人化算法

提出一种求解模糊线性规划的拟人化算法．它模拟人的调节过程，将模糊控制思想嵌入到遗传算法的变异与交叉算子之中求解出一个模糊优解，取代了以往利用单纯形求解模糊线性规划问题的一个最优解．实验结果表明，算法有潜力解决实际的规划问题．