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.     

约束条件中含有三角模糊数的线性规划求解方法

采用一种新的模糊数排序方法,将约束条件中含有三角模糊数的模糊线性规划转化为经典的线性规划,进而求得原模糊线性规划的最优解.实际应用实例显示,该求解方法是有效可行的,可以为解决模糊线性规划问题提供一种新的途径.     

基于OERI积分值的模糊线性规划求解方法及应用

利用OERI积分值的模糊数排序准则,将含有梯形模糊系数的模糊线性规划转化为经典的线性规划,进而给出原模糊线性规划问题的最优解．该方法具有约束条件个数少,计算简单的特点,同时还可以考虑决策者的偏好来选择参数,从而使得决策方案具有一定的柔性．     

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.     

具有模糊变量的线性规划问题的求解方法

针对含模糊变量的线性规划问题,研究了其求解方法。将单纯形法应用于模糊线性规划问题中,从而无需转化为经典线性规划问题就能得到满意的模糊最优解,算例表明此方法是有效的。     

一类模糊线性规划模型的解

针对梯形模糊数,提出了一种新的模糊数排序的方法,并把该方法用到了含有模糊约束条件的线性规划问题中。由于考虑了决策者本人的乐观程度,该方法具有解释性强、操作方便、计算量小、易于推广等特点。     

一种新的模糊数排序方法及其应用研究

文章提出了一种新的模糊数距离公式.在TOPSIS方法的基础上,给出正、负理想轴的概念和模糊数排序的一种新方法,该方法的思想是:模糊数的隶属函数离负理想轴越远越好,离正理想轴越近越好,并通过面积来表示这种远离或接近程度,同时考虑到了模糊数本身的影响;通过其在不确定多属性决策中的应用,来说明新排序方法的有效性和实用性.     

正规三角模糊数的一种排序方法

为简化正规三角模糊数的比较.通过分析Tanaka提出的模糊数比较的满意度函数,得到了2个正规三角模糊数比较的简便公式;指出了刘新旺提出的模糊数比较公式的局限性.给出了比较正规三角模糊数大小关系的满意度函数.该公式能够比较正规三角模糊数的大小,而且能够使计算简化.最后,通过数值例子说明了该方法的简洁性与有效性.     

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。     

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.     

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．     

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.     

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。     

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.     

线性多目标规划的神经网络方法

基于对偶理论和射影理论,提出了一个求解大规模线性多目标规划问题的新神经网络,严格证明了该网络是Lyapunov稳定的,并且大范围渐近收敛于它的平衡点,而且该平衡点正是线性多目标规划问题的非劣解。     

运筹学中几个特殊离散线性规划的相对差分图上作业解法

为求解运筹学中某些特殊的线性整数规划和0-1规划问题,应用相对差分法发展了一种图上作业法,建立了这些规划问题的数学模型．该作业法通过目标函数与决策变量的约束条件间的相对差分,比较容易地求解了运输问题、分派问题、最短路程问题和货郎担问题,证明了方法的有效性。     

两参数线性规划问题的解法

用分块矩阵法讨论含有两个参数的线性规划问题的求解方法。