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相似文献
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1.
改进模糊线性规划的积最优点的判定命题,并给出一定条件下积最优点的分析.  相似文献   

2.
模糊线性规划的最优解分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
在一定条件下,给出了模糊线性规划约束条件伸缩指标向量改变时最优解满意度增量的表达式,并分析了求最优解的方法.  相似文献   

3.
用Zimmermann算法求解模糊线性规划,获得最满意解后,再通过编程,利用计算机实现了针对模糊线性规划最满意解的求解问题的模拟演示,获得了令人满意的结果.  相似文献   

4.
本文首先研究了参数规划 ( Lλ)的最优值与参数λ之间的线性关系 .接着说明在适当条件下 ,模糊线性规划的最优解在 λ=0 .5处取得 .如果不满足这一条件 ,则有模糊判决 λ>0 .5 .最后给出了模糊线性规划的一个算法  相似文献   

5.
本文提出了不同于Zadeh,Zimmermann等人给出的模糊线性规划模型,并以例子说明了该模型的解法和应用。  相似文献   

6.
针对梯形模糊数,提出了一种新的模糊数排序的方法,并把该方法用到了含有模糊约束条件的线性规划问题中。由于考虑了决策者本人的乐观程度,该方法具有解释性强、操作方便、计算量小、易于推广等特点。  相似文献   

7.
模糊线性规划的图解法   总被引:2,自引:0,他引:2  
模糊线性规划的解法通常是把它转化为经典线性规划问题求解,需借助算法程序由计算机求解。为寻求一种简单的解法,受经典线性规划图解法的启发,提出了一种模糊线性规划的图解法,并证明了它的合理性。这种图解法,适用于求解约束条件有伸缩性的二维模糊线性规划问题,简便直观,不需要计算机及算法程序,并能通过图形直观地给出决策变量的可行域及其在可行域内变化时目标函数的变化趋势,便于对最优化问题进行分析。  相似文献   

8.
利用两层线性规划的全局最优解可在其约束域的极点上达到这一性质,通过对问题可行解集合的结构进行探讨,将两层线性规划转化为带有反凸约束的线性规划,建立了一个新的全局解算法,证明了算法能收敛到问题的全局解,并通过一个算例说明了算法的求解过程.  相似文献   

9.
在两个凸集之间引入了弱凸模糊映射和强凸模糊映射的概念.指出强凸模糊映射为弱凸模糊映射;凸映射一定为强凸模糊映射,若一个普通映射为弱凸模糊映射,则它一定为凸映射.征明了两个凸模糊子集可以确定一个弱凸模糊映射;两个弱(强)凸模糊映射的合成仍为弱(强)凸模糊映射;一个凸模糊子集在一个弱凸模糊映射之下的象和原象仍为凸模糊子集.  相似文献   

10.
11.
根据判断有界闭模糊数大小的偏序方法,将一类含模糊变量的广义模糊线性规划等价成一个普通多目标线性规划问题,然后分两步求解单目标规划问题,从而得到原问题的模糊最优解.  相似文献   

12.
给出了强凸模糊子集和严格凸模糊子集的定义.研究了强凸模糊子集与凸模糊子集的关系,及严格凸模糊子集与凸模糊子集的关系.将Yang的一些结论推广到凸模糊子集上.  相似文献   

13.
基于单纯形法,讨论并获得了线性规划问题存在唯一最优解和无穷多个最优解的判别方法.  相似文献   

14.
邹杨 《科技信息》2009,(26):I0100-I0100
在生产、管理等经济活动中常常带有一些模糊性概念,这类模糊性决策问题在求解最优策略时往往计算量非常大。本文借助Mathematica软件强大的计算功能使模糊线性规划问题的运算变得简单。  相似文献   

15.
提出一类具有模糊变量和模糊约束的模糊线性规划问题,给出了求解的算法步骤,得到了原问题的模糊最优解.  相似文献   

16.
讨论了线性规划问题最优解唯一性的几种情形及其判定,弥补和纠正了一些教材和专著在这方面的不足与错误,可为用线性规划解决实际问题提供理论依据.  相似文献   

17.
针对完全模糊线性规划问题, 基于LR模糊数的近似运算,利用所提出的模糊数单位元表示,即对系数和右端项进行最佳逼近的思想,给出完全模糊线性规划的近似计算方法.  相似文献   

18.
本文给出线性二级规划的一种非迭代算法,并给出一个算例。  相似文献   

19.
针对以模糊数为目标函数的模糊线性规划问题,建立了一种模糊数值目标函数的模糊线性规划新模型。该模型通过定义新的辅助函数将其转化为经典线性规划问题,再通过经典线性规划问题求解方法进行求解。与已有模型相比,该模型更具一般性,且计算简单。选用投资问题对该模型进行验证,数值算例说明了该模型在实际应用中的有效性。  相似文献   

20.
对于两个正规的对称三角模糊数a ,b ,给出了a≤b的约束满意度p(a≤b)与p(a(α)≤b(α)之间的一种新的关系式 .将此关系式应用到解模糊线性规划问题中 ,将模糊线性规划归结为参数规划 ,且水平α的限制得到放宽 .  相似文献   

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