模糊线性规划的最优解分析

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.     

两人交叉规划问题的最优整体差解

引进了两人交叉规划问题的一种最优解概念: t^* -最优整体差解,该解可以通过求解一个相应的数学规划问题得到。讨论了决策者具有不同让步值的t^* -最优整体差解,给出了两人交叉规划问题的t^* -最优整体差解和s-最优联合解之间的联系。数值例子表明该方法对于求解两人交叉规划问题具有一定的有效性。     

求解交叉规划模型的一类联合均衡方法

引进了交叉规划模型中关于决策者最优个体值的均衡因子的概念,构造了一类求解交叉规划模型的联合均衡方法,给出了交叉规划模型基于该方法的联合最优解的定义、性质及求解方法,数值例子表明该方法对于求解交叉规划模型具有一定的有效性。     

模糊多目标规划的实用有效解

对于可行域为有限集的模糊多目标规划问题，给出一个新解法──最小隶属度偏差法。并结合实例通过与“优序法”，“最短距离法”的对比分析，指出“优序法”的不足之处和新解法的有效性．     

基于交叉效率DEA和目标规划的直觉模糊偏好关系排序方法

针对直觉模糊偏好关系排序问题,提出一种基于交叉效率DEA和目标规划的直觉模糊偏好关系排序向量的计算方法;在定义直觉模糊偏好关系导出矩阵的基础上构建了仁慈型交叉效率DEA模型,给出了基于直觉模糊偏好关系方案交互评价的排序向量隶属度求解算法;进一步考虑隶属度和非隶属度的内在联系,构建了获取各方案非隶属度的目标规划模型;最后,通过算例分析说明该方法不需要进行一致性调整,决策信息的损失能够得到有效避免,具有较好的可信度和广泛的适用性.     

模糊规划及其程序实现

利用遗传算法和模糊模拟求解以下两类模糊问题：其一是在模糊条件下要求一个清晰目标函数达到极大或极小，其二是在模糊条件下要求一个模糊事件的可能性达到极大，采用基于模糊模拟的遗传算法进行求解．     

具有关系不等式约束的规划问题

给出了一种新的优化模型，这种模型的目标函数为线性的，约束为模糊关系不等式，给出了这种模型的解法，并用例子进行了说明。     

模糊目标规划的研究

本文针对决策者对目标值的估计可给出一个模糊取值区间的特点,扩展定义了描述模糊目标的隶属函数,并在此基础上定义模糊目标规划,证明其解的有关定理。     

模糊规划及其程序实现

利用遗传算法和模糊模拟求解以下两类模糊问题:其一是在模糊条件下要求一个清晰目标函数达到极大或极小,其二是在模糊条件下要求一个模糊事件的可能性达到极大,采用基于模糊模拟的遗传算法进行求解.     

模糊多层线性规划问题的交互式模糊规划法

对于带有模糊参数的线性多层规划问题，其求解算法往往要考虑决策变量的满意度，提出在不考虑决策变量满意度的情况下，给出其交互式模糊规划法，大大简化了原问题的求解．     

约束中含有模糊数的双层线性规划的一种解法

以分解定理为依据,讨论了约束中含有模糊数的双层线性规划的解法,并应用模糊数学规划的方法得到了该系统在一定置信水平下的满意解。     

约束中含有模糊数的双层线性规划的一种解法

以分解定理为依据,讨论了约束中含有模糊数的双层线性规划的解法,并应用模糊数学规划的方法得到了该系统在一定置信水平下的满意解.     

完全模糊线性规划及其近似计算

在扩充LR-模糊数定义的基础上,讨论了完全模糊约束条件的近似表示和转化定理;在新的模糊数序关系下,将完全模糊线性规划问题直接转化为分明的线性规划进行求解;与已有的结果进行了比较,并给出了算例.     

基于模糊约束满意度的烟草配送模糊线性规划

 为降低烟草配送成本,采用一级配二级送模式进行烟草配送。对传统的烟草配送问题进行了改进,应用最大覆盖模型对中转站进行选址,然后提出了含有梯形模糊数的烟草配送优化模型。结合供应点的供应能力和需求点的需求量为模糊参数的约束条件,提出了一种基于模糊约束满意度的求解方法。针对该模糊运输规划模型,利用期望区间均值将不确定模型转化为区间线性规划模型,然后分别对目标函数和约束条件进行处理,将区间线性规划模型转化为确定性的线性规划模型进行求解。这样决策者就可以根据客观情况和主观判断,得到不同的决策方案,使得决策更具有柔性,更加符合实际决策过程。应用该方法,郴州某烟草公司的运输成本大幅下降,比一级配一级送模式节约成本5.37%,验证了该模型的可行性和有效性。     

系数为梯形模糊数的可能性线性规划

在L.A.Zadeh的可能性理论的基础上,讨论了具有梯形模糊系数的可能性线性规划问题。得到了一定置信水平下的经典等价条件,并用单纯形法求得其最优近似解。     

和Fuzzy判决的FLP问题的最优解

研究了FLP问题的积Fuzzy判决，一般认为：在Fuzzy判决这一步中，用乘积来代替交运算导出的规划往往是非线性的，求解比较困难[3]。文献[1]指出在[0,1]上的图形是连续的分段曲线，每段是二次凸弧，积最优解必在（０,１）内的分界点或驻点取得。本文给出的结论是：若有驻点，则驻点是唯一的，且该驻点就是最优点。     

顾客满意度的模糊DEA评价

将模糊理论与DEA方法相结合评价顾客满意度,顾客只需作出自己的模糊印象结论,而每个决策单元的“输入”和“输出”的权重由其实际数据求得。