一类带约束min-max-min问题的区间算法

构造了求解一类带不等式约束的min-max-min问题的区间算法,其中目标函数和约束函数都是一阶连续可微函数,证明了方法的收敛性,给出了数值算例.该方法可以同时求出问题的最优值和全部全局最优解,是有效和可靠的.     

区间值映射的次可微性及其应用

本文讨论了区间值映射的次可微性问题,给出了次可微的概念及其基本性质,证明了区间值映射的次微分是空集或闭凸集;作为次微分的一种应用,讨论了区间值映射的次可微与其凸化区间值映射的次可微之间的关系,给出了一类区间值映射存在凸扩张区间值映射的充分条件。     

一类模糊线性规划模型的模糊最优区间值

讨论一类既有模糊不等式约束又有模糊等式约束的全模糊系数线性规划问题。在给定的模糊隶属度水平下 ,将模型转化为区间数线性规划模型 ,通过确定区间模型的最佳目标函数和最大可行域以及最劣目标函数和最小可行域 ,求出目标函数的模糊最优区间值 ,从而为决策者提供更多的决策信息。最后给出一个数值例子。     

区间数的绝对值与区间值函数的极限

研究了区间数的绝对值和区间值函数的极限问题.首先,讨论了区间数的H-差的性质,得到了H-差的两个运算法则;然后,给出了区间数的绝对值概念,并讨论了区间数绝对值的性质;最后,借助区间数的H-差和绝对值的概念,建立了区间值函数极限概念的一种新的表达方式,给出了极限存在的充分必要条件,证明了极限值的唯一性及对加法运算和数乘运算的封闭性.     

区间值映射的半连续性与凸性

首先给出了区间数空间子集的有界性及确界等概念,并给出了确界的存在性定理;然后讨论了区间值映射的半连续性问题,给出了区间值映射的半连续性概念及相关性质;最后讨论了半连续区间值映射的凸性问题,给出了半连续区间值映射为凸区间值映射的两个充分条件.     

区间二次双层规划的最好最优解

双层规划问题是一类具有递阶结构的优化问题.在不确定的双层规划优化问题中,目标函数系数或约束条件系数为区间数的双层规划模型在实际问题中有着广泛的应用.在二次-线性双层规划模型的基础上,提出了上、下层目标函数以及约束条件系数均具有区间系数的二次-线性双层规划模型,给出了求解其最好最优解的方法.首先,通过选取约束条件中不同的基矩阵,求得区间二次-线性双层规划的可能最优解.再比较求得的全部可能最优解,便可得到区间二次-线性双层规划模型的最好最优解.最后给出数值算例验证该方法的有效性.     

区间值模糊数与区间值粗糙模糊数

把经典Z.Pawlak粗糙集与区间值模糊集相结合,研究区间值模糊数的基本理论.讨论区间值模糊数的基本性质和四则运算法则及其与其它各种区间数的关系,并给出区间值模糊数的刻画定理.同时,在经典Z.Pawlak粗糙集的框架下定义实直线上的粗闭区间套,提出区间值粗糙模糊数的定义.利用模糊数的表现定理给出区间值粗糙模糊数的一个刻画.     

具有区间支付的合作对策的区间Shapley值

针对合作对策中支付函数是区间数的情形,利用区间数运算的性质,对Shapley值在经典意义下的三条公理进行拓广,并论证了该形式下的Shapley 函数的唯一形式,并将区间Shapley值方法应用到供应链协调利益分配的实例中.由于支付函数是区间数,本文最终给出的分配的结果也是一个区间数.通过证明可知,由各个联盟对应区间支付范围内的不同实数值所组成的对策是经典合作对策,并且其Shapley值一定包含在区间Shapley值中.     

模糊值函数的凸性与次可微性

在Goetschel-Voxman所定义的序关系下,首先讨论了模糊值函数的凸性,得到了凸模糊值函数的若干充分条件,并证明了凸模糊值函数的Jensen不等式;其次,讨论了凸模糊值函数的次可微性,给出了次微分的若干重要性质,并得到了次可微条件下取得最优解的充分必要条件以及若干个次可微的充分条件.     

区间值模糊推理

针对区间值模糊关系,讨论区间值模糊关系的合成运算及其运算性质,在此基础上研究简单区间值模糊推理和多重区间值模糊推理的两种模糊推理形式,给出4种区间值模糊推理的数学模型,并辅以实例来说明我们提出的区间值模糊推理方法的可行性。     

区间值直觉模糊超子群

在K.Atanassov引进区间值直觉模糊集的基础上,给出了区间值直觉模糊超子群的定义,刻画了其特征结构,研究了这类区间值直觉模糊超群的同态像及原像等问题.同时,讨论了区间值直觉模糊超子群与区间值直觉模糊子群的关系.     

R0-代数（NM-代数）的区间值模糊子代数

将区间值模糊集的概念应用于R0-代数,引入区间值模糊R0-子代数的概念并研究它的性质。给出了区间值模糊集成为区间值模糊R0-子代数的一个充要条件;讨论了区间值模糊R0-子代数和R0-子代数之间的关系;定义了区间值模糊集的象和原象,获得了区间值模糊R0-子代数的象和原象成为区间值模糊R0-子代数的条件。     

区间值晕集与区间值模糊集

讨论四种形式区间值晕集的性质,并利用晕集对区间值模糊集的隶属函数与运算进行重新刻画。     

Posynomial Parametric Geometric Programming with Interval Valued Coefficient

The article presents solution procedure of geometric programming with imprecise coefficients. We have considered problems with imprecise data as a form of an interval in nature. Many authors have solved the imprecise problem by geometric programming technique in a different way. In this paper, we introduce parametric functional form of an interval number and then solve the problem by geometric programming technique. The advantage of the present approach is that we get optimal solution of the objective function directly without solving equivalent transformed problems. Numerical examples are presented to support of the proposed approach.     

基于区间数的证券组合投资模型研究

提出了证券组合投资的区间数线性规划模型.通过引入区间数线性规划问题中的目标函数优化水平α和约束水平β将目标函数和约束条件均为区间数的线性规划问题转化为确定型的线性规划问题.投资者可以根据自己的风险喜好程度和客观情况,对这两个参数做出不同的估计,从而得到相应情况下的有效投资方案,使证券组合投资决策更具柔性.最后通过实例分析说明了该模型的可行性.     

区间数线性规划问题的解法

基于区间数与实数之间的关系,提出了区间数线性规划的激进最优解,保守最优解的定义.利用约束集之间以及目标函数值之间的关系,在原有区间数线性规划的基础之上,给出了两个求解激进最优解、保守最优解的方法.数值例子验证了该方法的有效性和可行性.     

求解线性约束的区间二次规划问题的神经网络

在本文中,基于神经网络,提出了一类求解具有线性约束区间二次规划问题的方法,使用增广拉格朗日函数,建立了求解规划问题的神经网络模型。基于压缩不动点理论,证明了所提出神经网络的平衡点就是等式约束区间二次规划问题的最优解。使用适当的Lyapunov函数,证明了所提出的神经网络的平衡点是全局指数稳定的。最后,两个数值仿真结果验证了本文所用方法的可行性与有效性。     

基于区间数贴近度的不确定多属性决策模型

针对只有部分权重信息且属性值以区间数形式给出的多属性决策问题,提出了一种基于区间数贴近度的决策方法.首先讨论了区间数贴近度的定义和性质;然后给出了解决不确定多属性决策问题的一般步骤.并依据传统的逼近理想解的基本思路,以实际评价值与理想解之间的贴近度最大化为目标建立优化模型,从而得到指标权重.进而计算出每个方案与正理想解的相对贴近度,即可得到所有方案的排序结果.方法能充分利用规范化评价的先验信息,评价结果客观可靠,不具有主观随意性.最后通过实例分析验证了该方法的有效性和实用性.     

区间规划问题的最优性条件

区间规划是带有区间参数的规划问题,是一种更易于求解实际问题的柔性规划。它是确定性优化问题的延伸,有区间线性规划和区间非线性规划两种形式。本文讨论了目标函数是区间函数的区间非线性问题。给出了区间规划问题最优性必要条件的较简单证明方法,并利用LU最优解的概念,在一类广义凸函数－(p,r)－ρ－(η,θ)－不变凸函数定义下讨论了最优性充分条件。