梯形模糊理论在配送中心选址中的应用研究

该研究利用模糊线性规划的综合评价方法及算法将物流配送中心选址的单目标模糊规划模型转化为多目标决策问题.利用相关系数法,用梯形模糊数评估各待选址方案的选择标准和评价指标权重,并基于优属度系数,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行求解,并以实例进行说明.     

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．     

具有模糊系数的多目标模糊正项几何规划的解法

多目标几何规划是解决一些最优化问题的强有力工具,当问题中的参数为模糊数时,目标值也应该是模糊数。本文提出求解系数是模糊数的多目标模糊正项几何规划的算法,首先利用线性加权的方法将问题转化为单目标模糊正项规划问题,再利用Zadeh的扩张原理与对偶原理将单目标模糊正项规划问题转化为两个普通的正项几何规划。     

电网规划中最小模糊缺负荷量计算方法

为在计及不确定性的电网规划中进行可靠性和经济性分析比较,提出了一种电网最小模糊缺负荷量计算方法．首先应用模糊集合论里的梯形模糊数描述电网规划中预测负荷及发电机可用率的不确定性,由此建立求解最小模糊缺负荷量的模糊线性规划模型,然后将其转化为参数线性规划模型,进而用推广的Ｂｌａｎｄ反转对偶单纯形算法进行求解．最后,给出了一个２４节点、３０条支路的算例．     

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.     

具有模糊系数的多目标模糊正项几何规划的解法(运筹学与控制论)

多目标几何规划是解决一些最优化问题的强有力工具,当问题中的参数为模糊数时,目标值也应该是模糊数。本文提出求解系数是模糊数的多目标模糊正项几何规划的算法,首先利用线性加权的方法将问题转化为单目标模糊正项规划问题,再利用Zadeh的扩张原理与对偶原理将单目标模糊正项规划问题转化为两个普通的正项几何规划。

     

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．     

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.     

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。     

多目标线性规划两种解法的比较

目标规划和模糊规划是求解多目标线性规划问题的两种方法,其基本思想都是将多目标问题转化为单目标规划.本文阐明了两者的相似处以及如何将两者互相转换,并且将它们结合起来,提出了新的模型.     

带有非线性隶属函数的FLP问题的求解

带有非线性隶属函数(NLMF)的模糊线性规划(FLP)问题。通常是一个非线性规划(NLP)问题。本文利用“较大”、“较小”型隶属函数的特点,把求解原FLP问题最优解的过程化为求解一个参数线性规划(LP)问题及修正参数的交替迭代过程。通过构造不同的参数LP问题及修正参数的方法,得到了求解原问题的“试点法”和“收缩法”,在此基础上,综合得出兼有两法优点的“加速算法”,理论分析及实例都证明这些算法尤其是加速算法在求解带有非线性隶属函数的FLP问题时是有效的.     

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。     

模糊多层线性规划问题的交互式模糊规划法

对于带有模糊参数的线性多层规划问题，其求解算法往往要考虑决策变量的满意度，提出在不考虑决策变量满意度的情况下，给出其交互式模糊规划法，大大简化了原问题的求解．     

带有模糊约束最短路问题的数学模型及算法

针对带有模糊约束的最短路问题,在其模糊线性规划模型的基础上,利用容差法和罚函数法对该模型进行转化,得到了与原模型具有相同最优解与最优值的转化模型,并提出一种修正的萤火虫算法求解转化模型.数值算例结果表明,该模型与算法对求解带有模糊约束的最短路问题有效.     

基于模糊约束满意度的烟草配送模糊线性规划

 为降低烟草配送成本,采用一级配二级送模式进行烟草配送。对传统的烟草配送问题进行了改进,应用最大覆盖模型对中转站进行选址,然后提出了含有梯形模糊数的烟草配送优化模型。结合供应点的供应能力和需求点的需求量为模糊参数的约束条件,提出了一种基于模糊约束满意度的求解方法。针对该模糊运输规划模型,利用期望区间均值将不确定模型转化为区间线性规划模型,然后分别对目标函数和约束条件进行处理,将区间线性规划模型转化为确定性的线性规划模型进行求解。这样决策者就可以根据客观情况和主观判断,得到不同的决策方案,使得决策更具有柔性,更加符合实际决策过程。应用该方法,郴州某烟草公司的运输成本大幅下降,比一级配一级送模式节约成本5.37%,验证了该模型的可行性和有效性。     

模糊预测型线性规划在矿山产能分配中的应用

针对矿山产能分配时约束条件多为模糊约束,而约束系数多为灰数的情况,综合模糊线性规划以及灰色预测型线性规划特点,构建模糊预测性线型规划模型对矿山产能进行分配.利用灰色预测理论对模型中的各灰色系数进行白化,将模糊预测型线性规划模型转变为模糊线性规划模型.利用模糊最优判决条件将模糊线性规划转变为求最大隶属度的一般线性规划模型,进而得到矿山产能取得最大经济效益时的产能分配,实现生产资料的科学配置和利润的最大化.     

不确定条件下的零等待Flow shop生产调度问题

研究了处理时间不确定条件下,含零等待模块的模糊Flowshop生产调度问题;采用三角模糊数描述处理时间的不确定性,用零等待策略对加工过程进行约束,建立了基于模糊规划理论的零等待Flowshop调度模型,通过中间值最大隶属度的方法,将原有的模糊调度模型转化为清晰的调度模型;最后应用改进的模拟退火算法对模型进行仿真优化,制定了适用于实际排产过程中的GANTT图,仿真结果说明了调度模型的正确性和改进算法的有效性。