完全模糊线性规划的近似计算

针对完全模糊线性规划问题, 基于LR模糊数的近似运算,利用所提出的模糊数单位元表示,即对系数和右端项进行最佳逼近的思想,给出完全模糊线性规划的近似计算方法.     

完全模糊线性系统的模糊近似解

对完全模糊线性系统A⊕x=b,当A为模糊方阵或模糊长方阵时进行了讨论.扩充了LR-模糊数的定义,讨论了完全模糊线性系统的模糊近似解和非负模糊近似解,并应用矩阵的广义逆阵A一,讨论了广义完全模糊线性系统的模糊近似解和非负模糊近似解.最后给出了具体算例.     

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。     

基于模糊神经网络算法的灰色线性规划及其应用

将灰色系统理论与线性规划相结合,给出了灰色线性规划模型,采用模糊神经网络算法,求出其最优解,并将该方法运用于连云港市的土地结构优化中,取得了理想的效果.关键词：目标函数;灰色线性规划;模糊神经网络     

区间值模糊线性规划问题及其求解方法

指出了一类区间值模糊线性规划问题,讨论了区间值模糊数的排序方法,在不同的排序准则下获得了相应的辅助模型,给出了求解问题的算法。     

对偶完全模糊线性系统的模糊近似解

讨论对偶完全模糊线性系统(DFFLS)M～(×)x～+a～=N～(×)+b～(其中M～、N～是由LR模糊数组成的n×n型模糊方阵,x～、a～、b～是由LR模糊数组成的n维模糊向量)的模糊近似解,给出其模糊近似解的直接算法和Cramer规则算法,并通过具体算例验证两种算法的可行性.     

基于Excel的线性规划在物流企业管理中的应用

线性规划是辅助人们进行科学管理的一种数学方法,能帮助决策人员选择最优方案和决策。以物流企业的生产运输、服务排班为例,阐述了线性规划在物流企业管理中的具体应用。     

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．     

关于模糊线性规划模型问题的探讨

通过开发区建设实现发展期望目标的模糊线性规划模型的构建与解析,在给定的模糊隶属度水平下,将模型转化为线性规划模型,通过确定模型的最佳目标函数,求出目标函数的最优值,从而为决策者提供更多的决策信息.     

模糊系数交叉规划

在模糊系数规划和交叉规划的理论基础上，对模糊系数交叉规划进行讨论，在以各个子规划的最小目标满意度最大化为最优性条件的要求下，提出模糊系数规划的模糊最优解的定义，并给出一种可行的求解方法．     

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.     

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．     

Excel Solver的线性规划模型

 线性规划是辅助我们进行科学管理的一种数学方法.线性规划为我们合理地利用有限的人力、财力、物力等资源做出最优决策提供了科学依据.Excel Solver的引入简化了线性规划的求解过程,提高了求解速度,大大地推广了线性规划在各行各业中的应用.     

约束条件中含有梯形模糊数的线性规划的求解方法

利用一种新的模糊数排序准则,将约束条件中含有梯形模糊数的模糊线性规划转化为经典的线性规划,进而求得了原模糊线性规划的最优解.与现有方法相比,该方法运算简便,得到的经典线性规划约束条件个数少,降低了计算量,但最优解的质量没有降低.最后给出了此种方法在实际问题中的应用.     

模糊线性规划在企业生产管理中的应用研究

在线性规划模型的基础上，探讨了模糊线性规划模型的建立和求解方法，将它作为一种模拟决策方法，应用于企业生产管理决策之中，结论表明，该方法对于解决企业的生产管理和决策问题是非常有帮助的。