非线性模糊规划中分段线性隶属函数的构造方法

首先给出了模糊规划中单、双边非线性隶属函数的构建技术。为了解决非线性模糊规划的求解困难问题,进一步提出了一种针对这两类非线性隶属函数进行分段线性化的方法,由高斯取整函数计算出非线性隶属函数的离散点,再根据决策者选择的基准点得到分段线性的隶属函数。构建了相应的模糊规划的规范求解形式,并对数值实例进行了测试,验证了其有效性。

多目标加权模糊非线性规划

指出了多目标规划问题的目标一般不是同等重要的,针对多目标模糊非线性规划问题,利用模糊集合理论建立了加权规划模型,并得到了该模型的普通等价非线性规划模型。算例表明本文给出的模型、算法是有效的,具有广泛的应用价值。

基于结构元理论的模糊非线性规划求解方法

针对目标函数与约束函数含有多个模糊数参数的非线性规划问题,应用模糊结构元理论优化求解.利用结构元理论研究模糊值函数问题,得到了多参数函数转换成单参数函数的方法,将多模糊数参数非线性规划问题化简为仅含有一个模糊数参数(即结构元)的非线性规划问题.通过结构元方法构造的自然序,将该规划问题转换成经典的非线性规划问题,并且二者同解.实例分析验证了方法的有效性.

交互满意方法在多目标模糊非线性规划中应用

在运用浮点遗传算法的多目标全系数模糊非线性规划中,提出交互模糊满意方法.引入α-水平集把MOFNLP转化为α-MONLP.通过线性隶属函数量化.给出具体的α水平度和参考隶属度,利用浮点遗传算法解最小值问题得到Pareto最优解,并通过调整α水平度和参考隶属度使决策者从多个Pareto最优解中得到满意解.

模糊非线性规划问题的改进算法

对带有模糊目标和约束的模糊非线性规划问题,给定了一个基于合力搜索方向的遗传算法,并通过数值例子,验证算法的有效性和实用性。

基于Pythagorean模糊非线性规划及其在群决策中的应用

考虑Pythagorean模糊数在应用领域的优越性和广泛性,提出一种Pythagorean模糊非线性规划模型,并研究其在模糊多属性群决策中的应用。提出一种基于Pythagorean模糊非线性规划的群决策专家权重模型和属性权重模型,给出一种Pythagorean模糊非线性规划的模糊多属性群决策方法,并以航空公司机型选择为例说明了该方法的可行性和有效性。

基于GA的一类Fuzzy资源非线性规划问题的模型

本文建立了一类连续型ｆｕｚｚｙ资源约束非线性规划问题的模型ＦＲＮＬＰ。基于ｆｕｚｚｙ最优解集和最优决策集，提出了求解ＦＲＮＬＰ模型的精确最优解和满意解的方法，最后研究并讨论了具有惩罚因子的ｆｕｚｚｙ资源约束非线性规划题，并针对一个实例进行了分析。

Fuzzy资源约束非线性规划的一个有效解法

重新定义了Fuzzy约束与Fuzzy目标的隶属函数 ,通过构造一致逼近函数将一复杂的Fuzzy非线性规划问题转化为只含非负约束的优化问题 ,得到了一个简单有效的解法 。

基于序结构的模糊规划问题求解方法

针对考虑多目标非线性规划的情况,建立了一类生产系统中的模糊规划模型.模型中不仅约束资源是模糊的,而且约束函数的系数也是模糊的.基于Yager的判断模糊数大小的序结构把模糊规划问题转化为传统的规划问题,并用M atlab进行求解.最后给出实例说明方法的有效性及其优越性.

需求依赖价格且模糊的订购定价模型

在需求对价格敏感且模糊的假设下,将确定环境下的订购定价模型扩展到模糊情形。文章首先建立了基于传统逆模糊化方法的库存模型;然后,通过把模糊需求看成模糊约束条件,建立了一个带有模糊约束的模糊非线性规划模型,进而根据最大隶属原则,将模型转化为确定型非线性规划问题,寻求最优解。最后,通过应用实例将2种建模方法进行比较。

基于灵敏性分析的模糊非线性规划方法

在求解含不确定性模型参数的模糊非线性规划问题时,一般会使用模糊区间较大的模糊参数,然而,这将会影响目标所能达到的满意度水平.为此,论文提出采用灵敏性分析的方法研究模糊参数对目标的影响程度,找出严重制约优化目标满意度的模糊参数,通过减小其模糊区间而使问题的结果更加合理.给出一种简单搜索算法确定模糊数的最佳取值区间,帮助决策者深入了解不确定性模型参数的性质.通过一个数值实例详细阐述所提方法,验证了其有效性.

含复杂分段线性隶属函数的FNLP建模方法(英文)

Traditionally, extra binary variables are demanded to formulate a fuzzy nonlinear programming(FNLP) problem with piecewise linear membership functions(PLMFs). However, this kind of methodology usually suffers increasing computational burden associated with formulation and solution, particularly in the face of complex PLMFs. Motivated by these challenges, this contribution introduces a novel approach free of additional binary variables to formulate FNLP with complex PLMFs, leading to superior performance in reducing computational complexity as well as simplifying formulation. A depth discussion about the approach is conducted in this paper, along with a numerical case study to demonstrate its potential benefits.

煤炭企业安全投资决策与效益分析

本文利用模糊非线性规划建立煤炭企业安全投资最优化模型,确定最佳投资点,用柯布—道格拉斯函数确定安全投资最优分配方案,并根据"安全减损产出"与"安全增值产出"的计量方法计算并评价最优化模型所产生的安全经济效益。本文还通过实例分析,计量模型所产生的经济效益,说明模型的优越性,为煤炭企业安全投资提供指导。

考虑随机运输提前期的供应链网络研究

针对产品需求量、运输提前期和销售价格的随机特性,研究一种考虑随机运输提前期的供应链网络设计问题,建立模糊双目标混合整数非线性规划模型。本文考虑的冲突目标是供应链网络利润的最大化,以及工厂与配送中心、配送中心与客户之间和运输提前期相关的延迟概率的最小化,模型假定与运输提前期相关的可能风险遵循具有确定的均值和标准差的正态分布,通过不同的风险水平对模型进行测试,以达到供应链网络中最大的满意度。通过考虑可接受的满意度水平和模型结果,提供不同的解决方案,有助于决策者更好地设计所需的供应链网络。本文运用LINGO软件编程求解,并进行案例分析,表明风险水平越低,产品提前交付给客户的概率越高,利润就越低。