基于直觉模糊数的信息不完全的多准则规划方法

定义了直觉模糊数和直觉梯形模糊数及其期望值.针对权系数信息不完全确定和准则值为直觉梯形模糊数的多准则决策问题,提出了信息不完全确定的直觉梯形模糊多准则决策的规划方法.该方法利用权系数的不完全信息构造方案集综合期望值的最优线性规划模型,求解该模型得到各准则的最优权系数,进而得到各方案综合期望值的区间数.利用区间数可能度法对其进行比较,得到整个方案集的排序.实例分析说明了该方法的有效性和可行性.     

模糊调整在求解模糊规则中的应用*

提出一种求解模线性规划的非精确算法,它模拟人的调节过程,将模糊控制思想嵌入到遗传算法的变异与交叉算子中求解出一个模糊糊优解集,取代了以往利用单纯形注解模糊糊线性规划问题的一个最优解。     

一类直觉模糊线性规划的求解及其应用

研究一类直觉模糊线性规划及其应用.首先,定义直觉模糊不等式,给出直觉模糊线性规划模型;然后,提出一种基于总精确函数的直觉模糊线性规划求解方法,并给出其求解步骤;最后,建立证劵投资组合的直觉模糊线性规划模型.数值算例表明了所提出理论是合理有效的.     

模糊语言下的梯形模糊数心态指标群决策方法

在模糊语言下,提出了梯形模糊数心态指标的群决策方法。在属性权系数和决策者权系数信息都不完全的情况下,引入心态指标,将模糊语言的梯形模糊数决策矩阵转化为带心态指标的决策矩阵;利用决策的不完全信息构造Fuzzy线性规划,分别求解出属性权重和决策者权重;对决策者的心态指标进行集成得到群体风险态度,模糊集成群体风险态度与方案的群体评价值,得到整个方案集的排序。选取实例说明该方法的有效性、可行性和可操作性。     

求解梯形模糊矩阵对策的线性规划方法

针对传统模糊支付矩阵对策求解方法不能保证局中人的模糊值始终相同且求解复杂的问题,通过引入??-矩阵对策的概念,提出一种求解支付为梯形模糊数的矩阵对策线性规划方法。该方法中局中人双方的对策值始终相同,且此对策值的任意??-截集的上下界和局中人的最优策略容易通过求解导出的4个线性规划问题获得,特别地,可得到模糊对策值的显式表示。通过与其他方法的比较,表明了所提出的方法更具有效性和实用性。     

Mamdani模糊系统I/O关系的表示及隶属函数优化

探讨一类高效率Mamdani模糊系统隶属函数优化方法.首先通过严密的理论分析将MISO(多输入单输出)_Mamdani模糊系统的输入/输出函数表示成系统隶属函数的局部线性表达式;论证了这个表达式中系统隶属函数项的系数仅由该点所对应的2p个隶属函数值,按大小排成的序列决定.以此为基础,提出了根据输入/输出样本集误差对系统隶属函数进行优化的新方法.该方法近似地将隶属函数优化问题转换成一组线性规划问题进行求解.本文提供的仿真结果也进一步证实了该方法的有效性.     

方案偏好已知的三角模糊数型多属性决策方法

研究决策者对方案偏好已知、属性值以三角模糊数形式给出且属性权重信息不能完全确知的多属性决策问题.提出了基于模糊比例值的决策方法和基于模糊偏差度的决策方法,这两种方法首先建立一个线性规划模型,通过求解该模型获得属性权重;然后,基于三角模糊数两两比较的可能度公式及三角模糊数排序公式,对决策方案进行排序和择优;最后,通过实例验证了方法的可行性和有效性.     

FCM聚类算法中模糊加权指数m的优化

研究模糊加权指数m对FCM(Fuzzy c-means)算法的聚类性能的影响,从划分熵入手提出了变权划分熵的概念,并基于模糊决策理论提出了一种最优加权指数m*的选取方法.该方法利用小的目标函数值和小的变权划分熵对应好的数据分类结果这一特性,将m的确定转化为一个带约束的非线性规划问题,从而确定最佳取值m*.实验结果表明该方法是非常有效和灵敏的.     

基于三角模糊数的瓦斯浓度预测分析

煤矿工作面瓦斯浓度时间序列预测是一个非线性、模糊数据处理问题。为了避免因具体预测值的不准确性所导致的错误判断,提出了基于时间的模糊多项式预测方法,该方法的预测结果是一个区间,而不是具体数值,有效地扩大了相关量的适用范围,使预测结果趋于合理、科学和便于操作。在建模过程中先将原始数据模糊化,再将模型模糊系数转化成线性规划求解。通过对比分析,所建模型优于其他一些预测模型,有借鉴意义。     

基于投影技术的三角模糊数型多属性决策方法研究

针对属性权重完全未知且属性值为三角模糊数的多属性决策问题.提出一种基于线性规划和模糊向量投影的决策方法.该方法基于加权属性值离差最大化建立一个线性规划模型,通过求解此模型得到属性的权重,计算各方案的加权属性值在模糊正理想点和负理想点上的投影,进而计算相对贴近度,并据此对方案进行排序,最后,通过算例说明了模型及方法的可行性和有效性.     

A duality approach for solving bounded linear programming problems with fuzzy variables based on ranking functions and its application in bounded transportation problems

There are several methods, in the literature, for solving fuzzy variable linear programming problems (fuzzy linear programming in which the right-hand-side vectors and decision variables are represented by trapezoidal fuzzy numbers). In this paper, the shortcomings of some existing methods are pointed out and to overcome these shortcomings a new method based on the bounded dual simplex method is proposed to determine the fuzzy optimal solution of that kind of fuzzy variable linear programming problems in which some or all variables are restricted to lie within lower and upper bounds. To illustrate the proposed method, an application example is solved and the obtained results are given. The advantages of the proposed method over existing methods are discussed. Also, one application of this algorithm in solving bounded transportation problems with fuzzy supplies and demands is dealt with. The proposed method is easy to understand and to apply for determining the fuzzy optimal solution of bounded fuzzy variable linear programming problems occurring in real-life situations.     

模糊非线性规划对称模型基于遗传算法的模糊最优解*

本文基于扩展原理，借助于隶属函数，对具有一般形式的Ｆｕｚｚｙ数，提出了描述和表达Ｆｕｚｚｙ目标和Ｆｕｚｚｙ约束条件的方法，将一类具有Ｆｕｚｚｙ目标／资源约束非线性规划的对称模型转化为确定性的非线性规划。基于遗传自救的思想提出了Ｆｕｚｚｙ环境下求解非线性规划对称模型的Ｆｕｚｚｙ最优解方法。     

矿山产能分配的变量模糊线性规划模型

针对矿山资源开采过程中产能不确定的分配问题,引入了模糊结构元素理论。将产能用结构元表示,并利用结构元加权序将模糊数比较转化为单调函数比较,将含有模糊变量的线性规划问题等价转化为经典线性规划问题。以某矿山为例,建立矿山产能分配的变量模糊线性规划模型,并进行求解。结果表明：实现了将实际问题中的模糊事件进行精确表达,原问题的求解更简便。得到矿山产能取得最大可能利润时的可能分配。应用结构元加权序求解的线性规划模型优于结构元元序的。     

Computing a Pareto-optimal solution for multi-objective flexible linear programming in a bipolar framework

In this paper, we study the multi-objective flexible linear programming (MOFLP) problems (or fuzzy multi-objective linear programming problems) in the heterogeneous bipolar framework. Bipolarity allows us to distinguish between the negative and the positive preferences. Negative preferences denote what is unacceptable while positive preferences are less restrictive and express what is desirable. This viewpoint enables us to handle fuzzy sets representing constraints and objective functions separately and combine them in distinct ways. In this paper, a solution concept of Pareto-optimality for MOFLP problems is defined and an approach is proposed to single out such a solution for MOFLP with highest possible degree of feasibility.     

基于结构元矿山产能分配模糊线性规划模型

在矿山产能分配中,矿产品的大约利润、生产所需大约资源及提供生产的大约资源均为模糊数,综合模糊数学与模糊线性规划特点,建立基于结构元素的矿山产能分配的模糊线性规划预测模型。运用模糊结构元理论,将模型中用三角模糊数表达的模糊数用结构元表示,使模型中的参数的隶属函数得到解析表达,进而利用结构元加权序理论,将模型转为经典线性规划模型,实现对实际问题中的模糊事件的精确表达;且约束条件数目相对较少,简化了原模型求解,进而得到某矿山产能取得最大可能利润时的分配,可为决策者提供更精确信息。     

A novel group decision making method with intuitionistic fuzzy preference relations for RFID technology selection

A more scientific decision making process for radio frequency identification (RFID) technology selection is important to increase success rate of RFID technology application. RFID technology selection can be formulated as a kind of group decision making (GDM) problem with intuitionistic fuzzy preference relations (IFPRs). This paper develops a novel method for solving such problems. First, A technique for order preference by similarity to ideal solution (TOPSIS) based method is presented to rank intuitionistic fuzzy values (IFVs). To achieve higher group consensus as well as possible, we construct an intuitionistic fuzzy linear programming model to derive experts’ weights. Depending on the construction of membership and non-membership functions, the constructed intuitionistic fuzzy linear programming model is solved by three kinds of approaches: optimistic approach, pessimistic approach and mixed approach. Then to derive the ranking order of alternatives from the collective IFPR, we extend quantifier guided non-dominance degree (QGNDD) and quantifier guided dominance degree (QGDD) to intuitionistic fuzzy environment. A new two-phase ranking approach is designed to generate the ordering of alternatives based on QGNDD and QGDD. Thereby, the corresponding method is proposed for the GDM problems with IFPRs. Some generalizations on the constructed intuitionistic fuzzy linear programming model are further discussed. At length, the validity of the proposed method is illustrated with a real-world RFID technology selection example.