改进的三角模糊数互反判断矩阵排序算法研究

研究了模糊层次分析法中以三角模糊数为元素的互反判断矩阵排序方法问题,提出一种改进模糊概率算法。采用改进的满意一致性判断指标对互反判断矩阵判断与修正;用模糊概率算法将判断矩阵特征向量中的三角模糊数转换成准确值,最终得出排序向量。实例分析结果表明,排序向量更加趋近理想判断,算法更具准确性。

基于三角模糊数的投资项目经济评价指标及方法

文章对三角模糊数的计算公式进行了简化,并推导了经济评价中常用指标的计算公式,将其推广到折现率随时间变化的情形。文章还选择了两种较为简便易行的三角模糊数排序方法,方便在实践中的应用。

基于模糊语言判断矩阵和FIOWA算子的有限方案决策法

定义一种模糊的导出有序加权平均(FIOWA)算子,给出方案之间比较的模糊语言标度。运用模糊语言标度构造出模糊语言判断矩阵,并提出一种基于模糊语言判断矩阵和FIOWA算子的有限方案决策方法。该法利用FIOWA算子对模糊语言信息进行集结,并利用已有的三角模糊数排序公式求得决策方案的排序。

超启发式遗传算法求解模糊柔性作业车间调度

本文提出一种混合超启发式遗传算法(HHGA),用于求解一类采用三角模糊数表示工件加工时间的模糊柔性作业车间调度问题(FFJSP),优化目标为最小化最大模糊完工时间(即makespan).首先,详细分析现有三角模糊数排序准则性质,并充分考虑取大操作的近似误差和模糊度,设计一种更为准确的三角模糊数排序准则,可合理计算FFJSP和其他各类调度问题解的目标函数值.其次,为实现对FFJSP解空间不同区域的有效搜索,HHGA将求解过程分为两层,高层利用带自适应变异算子的遗传算法对6种特定操作(即6种有效邻域操作)的排列进行优化;低层将高层所得的每种排列作为一种启发式算法,用于对低层相应个体进行操作来执行紧凑的变邻域局部搜索并生成新个体,同时加入模拟退火机制来避免搜索陷入局部极小.最后,仿真实验和算法比较验证了所提排序准则和HHGA的有效性.

模糊最短路问题的新方法(英文)

本文讨论三角形模糊网络中节点s到终点t的最短路问题 .根据三角形模糊数 (TFN)的性质可知 ,连结节点s和t的任何路p的长度 (p所经过路径的长度的扩展和 )也是三角形模糊数 .因此 ,模糊网络最短路问题本质上就是TFN的选择比较问题 ,即在连结s和t的所有路中选择长度 (TFN)最小的一个 .根据Adamo的模糊数悲观排序方法 ,以及它的扩展———乐观排序方法和λ 组合排序方法 ,模糊网络最短路问题最终可以转化为确定网络的最短路问题 .