含模糊變量的兩層多目標線性規(guī)劃方法
本文選題:模糊變量 切入點:兩層多目標 出處:《科技通報》2017年08期 論文類型:期刊論文
【摘要】:為了求出在線性規(guī)劃中模糊變量的最優(yōu)解或比較優(yōu)越的解為多少,需要對含模糊變量的兩層多目標線性規(guī)劃方法進行研究。但當(dāng)前方法是將IMOLP作為參數(shù)規(guī)劃,通過變量轉(zhuǎn)化為多目標的線性規(guī)劃,然后利用齊墨爾曼方法對此進行求解,得出含多目標函數(shù)的總變量的線性規(guī)劃,最終將其轉(zhuǎn)化為單目標的線性規(guī)劃,并求出各目標函數(shù)的最優(yōu)值區(qū)間,但該方法存在準確性較低的問題。為此,提出一種含模糊變量的兩層多目標線性規(guī)劃方法。該方法首先利用新的假設(shè)模糊數(shù)序關(guān)系將其先轉(zhuǎn)化為一個多目標線性規(guī)劃問題,然后再轉(zhuǎn)化為兩層多目標的線性規(guī)劃問題,結(jié)合兩層目標函數(shù)的含模糊變量的多目標線性規(guī)劃數(shù)學(xué)模型轉(zhuǎn)換為線性規(guī)劃問題對此進行求解,由此完成對含模糊變量的兩層多目標線性規(guī)劃進行求解。數(shù)值實例證明,可求出含模糊變量的兩層多目標性規(guī)劃的最優(yōu)解。
[Abstract]:In order to find out the optimal solution or superior solution of fuzzy variables in linear programming, it is necessary to study the two-level multiobjective linear programming method with fuzzy variables. However, the current method regards IMOLP as parameter programming. By transforming variables into multiobjective linear programming, then using Zimmermann method to solve this problem, the linear programming of total variables with multi-objective functions is obtained, and finally it is transformed into single-objective linear programming. The optimal value interval of each objective function is obtained, but the accuracy of the method is low. In this paper, a two-level multiobjective linear programming method with fuzzy variables is proposed, which is first transformed into a multiobjective linear programming problem by using a new assumption of fuzzy number order relation, and then into a bilevel multiobjective linear programming problem. The mathematical model of multiobjective linear programming with fuzzy variables is transformed into a linear programming problem by combining the two-level objective function with fuzzy variables. Thus, the two-level multiobjective linear programming with fuzzy variables is solved. The numerical example shows that, The optimal solution of bilevel multiobjective programming with fuzzy variables can be obtained.
【作者單位】: 漢江師范學(xué)院數(shù)學(xué)與財經(jīng)系;
【分類號】:O221.1
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,本文編號:1611124
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