基于某些常见蕴涵算子的模糊推理反向三Ⅰ约束算法

讨论了FMP,FMT问题的反向三Ⅰ约束算法解的存在惟一性条件,分别给出了几个常见蕴涵算子的FMP问题与FMT问题的反向三Ⅰ约束算法解的计算公式.进而将问题一般化,给出了FMP与FMT问题的α-反向三Ⅰ约束算法解的存在惟一性条件,并得到了基于这些蕴涵算子的α-反向三Ⅰ约束算法相应的计算公式.     

基于某些常见蕴涵算子的反向三I算法

讨论了FMP,FMT问题的反向三I支持算法解的存在性和惟一性条件,分别给出了几个常见蕴涵算子的FMP问题与FMT问题的反向三I解的计算公式.进而将问题一般化,给出了FMP与FMT问题的α-反向三I支持算法解的存在惟一性条件,并得到了基于这些蕴涵算子的α-反向三I支持算法相应的计算公式.     

基于某些常见蕴涵算子的模糊推理全蕴涵三Ⅰ约束算法

讨论了FMP,FMT问题的三Ⅰ约束算法的解的存在惟一性条件,分别给出了几个常见蕴涵算子的FMP问题与FMT问题的三Ⅰ约束算法的计算公式.进一步,将问题一般化,给出了FMP问题与FMT问题的α-三Ⅰ约束算法的解的存在惟一性条件,并得到了基于这些蕴涵算子的α-三Ⅰ约束算法相应计算公式.     

基于某些常见蕴涵算子的模糊推理反向三I约束算法

讨论了FMP，FMT问题的反向三I约束算法解的存在惟一性条件，分别给出了几个常见蕴涵算子的FMP问题与FMT问题的反向三I约束算法解的计算公式. 进而将问题一般化，给出了FMP与FMT问题的α^-反向三I约束算法解的存在惟一性条件，并得到了基于这些蕴涵算子的α^-反向三I约束算法相应的计算公式.     

求解LP问题的部分基变量算法

一般形式的线性规划问题在找不到基本可行解或对偶问题的基本可行解时,无法用传统的单纯形法或对偶单纯形法求解,即"两看一算"算法.为了解决这个问题,结合两种"两看一算"算法,提出了一种新的算法--部分基变量算法.该算法首先从部分基变量出发,由初等行变换将LP问题转化为准典式,然后由初等行变换找到全部可行基变量,最后用对偶单纯形法得到最优解.对算法的正确性和可行性进行了严格证明,提出算法的实现方式并举例进行了说明,对算法的特点进行了讨论.分析表明所提出的算法是实现线性规划问题求解的较为理想的算法.     

全局最优化的填充修正打洞函数法

研究求解全局最优化问题的算法同.在分析了已有的填充函数法和打洞函数法之后,吸取了这两类算法的优点,给出了一种求取非线性最优化问题全局最优解的填充打洞函数算法.与通常的填充函数法相比,该算法降低了对其中参数的依赖,并且具有较好的求解可操作性.数值试验显示,计算效果是满意的.     

三I算法的统一形式

给出了正则蕴涵算子的概念,证明了Lukasiewicz算子、G del算子、乘积算子和R0 算子都是正则蕴涵算子.针对这种正则蕴涵算子建立了FMP和FMT的三I算法的统一形式,相应地三I解可用一般的伴随对( ,R)中的左连续三角模 和正则蕴涵算子R统一表达;指出在G del的意义下,Zadeh关于FMP的CRI算法可以纳入到这种统一形式之中;给出了α 三I算法的统一形式,得到了关于FMP和FMT而言的α 三I算法的对偶性结论.     

模糊推理的FMT-对称I*算法

面向模糊推理的FMT(Fuzzy Modus Tollens)问题,从对称蕴涵的角度,将三I*算法推广为对称I*算法.首先,给出了FMT-对称I*算法的定义、求解原则,针对R-蕴涵算子构建了一致化表达的求解模式;针对几个常见的R-蕴涵算子,提供了具体的优化解形式.进一步地,将FMT-对称I*算法衍生到α-FMT-对称I*算法的范畴,探讨了α-FMT-对称I*算法的定义、求解原理和优化解.最后,考察了FMT-对称I*算法的置换还原性,发现其效果良好.     

面向R-蕴涵算子的FMT-泛三I*算法

针对模糊推理的FMT(fuzzy modus tollens)问题,作为三I*算法的推广与改进形式,研究了FMT-泛三I*算法。首先,分析了FMT-泛三I*算法的属性,提出了该算法的基本原则,改进了之前三I*算法的原则。其次,面向R-蕴涵算子,建立了FMT-泛三I*算法的统一形式的解,同时针对几类经典的R-蕴涵算子,分别获得了具体情形下的优化解。最后,证明了FMT-泛三I*算法的置换还原性,获得了良好效果。     

基于Mathematica资源管理决策的算法

由于最优解是退化或无穷组时最优基对资源管理决策问题有影响,因此首次给出并证明了退化最优解问题和无穷组最优解问题最优基的个数及求解的算法,对资源管理决策问题用Mathematica语言给出了算法,最后讨论了算法复杂度和有效性问题.为说明基于Mathematica算法实现的有效性,对5×10规模的资源管理决策模型在有非退化惟一最优解、退化惟一最优解和退化无穷组最优解3种情形下用Mathematica语言进行了求解.