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．     

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。     

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。     

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.     

模糊值函数的积分及可积条件

模糊值函数是定义在实数集R上取值于E1(所有的模糊数的集合)中的模糊数的函数,模糊值函数的积分是模糊分析学的一个重要组成部分.若把所有的关于y轴对称的模糊数都定义为零模糊数,则两个相同的模糊数的差为零,利用ar- ar 这样一个数值来描述模糊数的序关系,就可以得到关于纵向对称的模糊数都是等同的.在新的序关系意义下引进模糊值函数的Riemann积分的概念,并证明了这种模糊积分可积的必要条件.     

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。     

集值模糊积分

本文利用［５］中定义的（Ｇ）模糊积分定义了一种集值模糊积分，并证明了Ｆａｔｏｕ引理和Ｌｅｂｅｓｇｕｅ收敛定理     

模糊值函数在模糊数积分区间上的积分

模糊值函数在模糊数积分区间［Ａ～,Ｂ～］上的积分是Ⅱ型模糊集。已经证明了Ⅱ型模糊集不是软代数,给出了Ⅱ型模糊集用Ⅰ型模糊集表示的表现与分解定理,进而证明了这个积分具有良好的代数性质。     

基于模糊线性规划的证券组合投资优化研究

怎样选择一个比较满意的证券投资组合,在一定条件下实现一个最有效率的风险一收益搭配,是证券组合投资优化问题的关键。文中利用L-R模糊数来描述了某证券的期望收益率和风险损失率,从而对证券组合投资问题建立了一种模糊线性规划模型,并给出了模型的求解方法,试图优化证券的投资组合,最后给出了一个算例。     

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     

具有模糊变量和模糊约束的模糊线性规划问题

提出一类具有模糊变量和模糊约束的模糊线性规划问题,给出了求解的算法步骤,得到了原问题的模糊最优解．     

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．     

线性规划问题的F解决方案

最优化思想支配人类生存和改造世界的活动,使人类社会得以不断发展与进步。解决规划问题的经典数学方法是线性规划,在此方法中目标函数和约束条件都是明确的,但在实际问题中,目标函数和约束往往都是模糊的,这就需要用F集的方法来解决最优化问题,该方法不仅具有经典线性规划所具有的优点,还在不同程度上突出目标函数和约束条件的不同重要性。     

基于模糊线性规划理论的风险投资决策分析

风险投资的显著特点是高风险和高收益,要获得高资金回报率,对项目的选择非常重要.基于风险投资的模糊不确定性,应用模糊线性规划理论,建立了风险投资项目选择的模糊最优决策模型,通过实例分析,说明了该模型的有效性、实用性.     

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。