基于水平效应函数的模糊指派求解模型

结合模糊信息结构特征,提出了水平效应函数L(λ)的概念,建立了从整体上集中量化模糊数位置的、具有广泛可操作性的IL-度量方法及IL-度量在水平效应函数L(λ)下的IDθ-不确定度,进而通过引进的零型模糊数推广了著名的匈牙利算法。最后通过一个算例验证了算法的有效性。并在此基础上,利用模糊信息的IDθ-不确定度分析了指派决策的可靠性程度。该讨论为某种意识下的不确定型决策奠定了理论基础,具有较强的可操作性。

基于复合量化策略的模糊指派求解模型和方法

针对模糊指派问题在求解方法上的欠缺,首先从模糊信息的结构特征出发,提出了描述模糊性处理意识的水平效应函数概念,建立了一种具有广泛指导意义的从整体上集中刻画模糊信息的一般模式,并给出了集中量化值的不确定性度量方法;进而建立了一类可反映决策意识的模糊指派求解模型,并结合指派问题和遗传算法的特点,给出了利用遗传算法求解模糊指派问题的具体实施策略和方法(简记为GAFAP);最后,通过Markov链理论和具体实例分析了算法的收敛性能,结果表明,该求解模型可以简捷而有效地将不确定处理意识融入决策过程中,其求解算法GAFAP具有良好的收敛性能和较高的计算效率.