基于模糊决策网格的维护策略选择模型

以传统决策网格为基础,通过模糊化方法建立了维护策略选择模型.以平均故障时间和故障频率作为决策变量而构建决策网格图,建立了不同网格区域所代表的维护策略以及决策变量的隶属函数,运用模糊加权平均算法评估设备备选维护策略的满意度,同时,建立维护策略成本满意度的模糊集,运用模糊加权平均算法确定其最优维护策略.实例分析结果表明,运用模糊理论所构建的维护策略选择模型较好地解决了传统决策网格的决策偏差,考虑了决策变量权重与策略成本而具有较好的灵活性和实用性.     

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．     

模糊线性规划的图解法

模糊线性规划的解法通常是把它转化为经典线性规划问题求解，需借助算法程序由计算机求解。为寻求一种简单的解法，受经典线性规划图解法的启发，提出了一种模糊线性规划的图解法，并证明了它的合理性。这种图解法，适用于求解约束条件有伸缩性的二维模糊线性规划问题，简便直观，不需要计算机及算法程序，并能通过图形直观地给出决策变量的可行域及其在可行域内变化时目标函数的变化趋势，便于对最优化问题进行分析。     

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．     

基于模糊模拟的遗传算法在最短路径问题中的应用

模糊最短路径问题将网络中弧的权值描述成模糊的，突破了传统最短路径问题的局限性，更符合实际网络的要求。采用模糊期望值模型求解最短路径问题，由于模糊变量隶属函数的形式多种多样，对于有些模糊变量，很难求出其具体的期望值，所以本文设计了基于模糊模拟的遗传算法进行求解，获得了良好的效果。     

串联系统可靠性模糊优化

大多数系统或其子系统都属于串联系统，串联系统可靠性的优化分配受到很多因素的影响，本质上是一个模糊优化问题，针对这一实际情况，在分析串联系统可靠度计算方法的基础上，建立了串联系统模糊优化数学模型，讨论了该模型的求解方法，提出了串联系统可靠度的模糊优化分配，给定各种资源数量约束条件下的串联系统可靠性优化分配，在系统可靠性优化分配中，当考虑资源限制的模糊性时，为决策者提供了更多决策信息和更灵活的决策余地。     

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。     

模糊证券投资组合的期望值模型

讨论了当投资的预期收益率和风险损失率为模糊变量时,证券投资组合模型的优化问题.建立了证券投资组合决策系统的期望值模型,并设计了基于模糊模拟的遗传算法进行求解.该方法有效地解决了模糊证券投资组合问题.     

生产调度问题的模糊满意优化

研究了生产调度的模糊多目标优化问题．分析了生产调度问题中的优化目标和系统约束的模糊性，分别定义了其模糊满意度，形成了一类具有模糊目标和模糊约束的多目标优化模型，运用模糊优化算法进行求解，对一算例进行了仿真研究，验证了该算法的有效性。     

一种基于模糊线性方程组的模糊随机时间序列模型

利用模糊系数实变量的线性方程组建立了一种新的模糊随机时间序列模型.模型的求解被转化为一种线性规划问题,它可广泛应用于不确定环境中的各种预报.     

约束中含有模糊数的双层线性规划的一种解法

以分解定理为依据,讨论了约束中含有模糊数的双层线性规划的解法,并应用模糊数学规划的方法得到了该系统在一定置信水平下的满意解。     

约束中含有模糊数的双层线性规划的一种解法

以分解定理为依据,讨论了约束中含有模糊数的双层线性规划的解法,并应用模糊数学规划的方法得到了该系统在一定置信水平下的满意解.     

模糊线性规划最满意解的计算机模拟

用Zimmermann算法求解模糊线性规划,获得最满意解后,再通过编程,利用计算机实现了针对模糊线性规划最满意解的求解问题的模拟演示,获得了令人满意的结果.     

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。     

模糊随机多目标规划性质的研究

在模糊随机环境下,针对于多目标规划问题的性质,给出了一系列的重要结论。首先,基于模糊随机理论,提出了模糊随机多目标规划问题的期望值模型,实现了对实际问题的不确定性到确定性的转化, 并为解决实际问题提供了理论模型。规划问题的凸性在优化理论中占有非常重要的地位,因此,对于所提出模型的凸性,利用模糊随机变量的期望值的特殊性质,给出了严格的证明。 定义了模糊随机多目标规划的期望值绝对最优解、期望值有效解及期望值弱有效解的概念,并研究了它们的性质。根据生活中的实际问题所建立的模糊随机规划模型的求解,所得结果为其算法的研究及最优决策的执行提供了重要的理论依据。     

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。     

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.     

一类模糊半定规划问题的解法

由于内点法的发现和半定规划在控制论、组合优化、统计学等方面的重要应用,半定规划近几年来已成为优化中最活跃的领域。然而许多实际问题很难将它们的目标函数和约束函数精确地描述出来,因此有必要将模糊集理论应用到半定规划中来,进而通过求解模糊半定规划使问题得以解决。     

多目标多参数模糊线性规划

本文考虑多目标线性规划。以含有待定参数的线性隶属函数取代各目标,用取小算子—min进行综合,定义相对的模糊有效解作为原规划的平衡解。给出求解的数学模型,着重讨论这种模型的单纯形算法。结果表明:这种规划具有较强的适应性、灵活性和内在规律性。