Giá trị không hoàn chỉnh và độ mờ dựa trên độ tin cậy trong lập trình mờ

Evolutionary Intelligence - Trang 1-11 - 2020
Mingfa Zheng1, Lisheng Zhang1, Yanghe Feng2, Linyuan He3, Gaoji Sun4
1Department of Basic Science Air Force Engineering University, Xi’an, China
2College of System Engineering, National University of Defense Technology, Changsha, China
3College of Aerospace Engineering, Air Force Engineering University, Xi’an, China
4College of Economic and Management, Zhejiang Normal University, Jinhua, China

Tóm tắt

Nghiên cứu cho thấy rằng thước đo khả năng truyền thống có những khuyết điểm trong việc xử lý lập trình mờ, trong khi thước đo độ tin cậy với tính tự đối kháng được chứng minh là tốt hơn. Dựa trên lý thuyết độ tin cậy, nhiều nhà nghiên cứu đã nghiên cứu giá trị thông tin và độ mờ dưới thông tin hoàn chỉnh. Tuy nhiên, hầu hết các vấn đề ra quyết định trong thực tế đều có thông tin không hoàn chỉnh, và các phương pháp nghiên cứu trên không thể giải quyết vấn đề trong tình huống này. Do đó, dựa trên lý thuyết độ tin cậy, chúng tôi điều tra giá trị thông tin không hoàn chỉnh và độ mờ khi thông tin mờ không đầy đủ trong lập trình mờ bằng cách sử dụng phương pháp hai giai đoạn. Để đo kích thước tối đa của việc chi trả cho thông tin không hoàn chỉnh và tầm quan trọng của độ mờ, chúng tôi trình bày hai chỉ số tối ưu là giá trị kỳ vọng của thông tin không hoàn chỉnh và giá trị của giải pháp mờ, và nghiên cứu các thuộc tính lý thuyết và tính hợp lý của chúng thông qua một số ví dụ số. Các kết quả lý thuyết đạt được trong bài báo này đảm bảo về mặt lý thuyết cho hiệu quả của việc ra quyết định mờ về giá trị thông tin không hoàn chỉnh trong các hệ thống mờ.

Từ khóa

#độ tin cậy #độ mờ #thông tin không hoàn chỉnh #lập trình mờ #phương pháp hai giai đoạn

Tài liệu tham khảo

Birge JR, Louveaux F (2011) Introduction to stochastic programming, vol 216. Springer, Berlin, pp 1–16 Bonini S, Caivano G (2016) Estimating loss-given default through advanced credibility theory. Eur J Finance 22:1351–1362 Dillon M, Oliveira F, Abbasi B (2017) A two-stage stochastic programming model for inventory management in the blood supply chain. Int J Prod Econ 187:27–41 Dantzig GB (1955) Linear programming under uncertainty. Manage Sci 1(3–4):197–206 Eldakhly NM, Aboul-Ela M (2017) Air pollution forecasting model based on chance theory and intelligent techniques. Int J Artif Intell Tools 26:1–19 Fan Y, Huang G et al (2015) Planning water resources allocation under multiple uncertainties through a generalized fuzzy two-stage stochastic programming method. IEEE Trans Fuzzy Syst 1:1–11 Garg H (2016) A novel approach for analyzing the reliability of series-parallel system using credibility theory and different types of intuitionistic fuzzy numbers. J Braz Soc Mech Sci Eng 38:1021–1035 Gade D, Kyavuz SK, Sen S (2014) Decomposition algorithms with parametric Gomory cuts for two-stage stochastic integer programs. Math Program 144(2):39–64 Glynn P, Gerd I (2013) Simulation-based confidence bounds for two-stage stochastic programs. Math Program 138(2):15–42 Gong JW (2019) Full-infinite interval two-stage credibility constrained programming for electric power system management by considering carbon emission trading. Int J Electr Power Energy Syst 105:440–453 He F, Qu R (2014) A two-stage stochastic mixed-integer program modelling and hybrid solution approach to portfolio selection problems. Inf Sci 289:190–205 Hong Y, Choi B (2018) Two-stage stochastic programming based on particle swarm optimization for aircraft sequencing and scheduling. IEEE Trans Intell Transp Syst 99(3):1–13 Khalifa HA (2015) On two-stage fuzzy random programming for water resources management. Afr J Math Comput Sci Res 8(3):31–36 Klir GJ (1999) On fuzzy-set interapretation of possibility theory. Fuzzy Sets Syst 108(3):263–273 Liu B (2001) Fuzzy random chance-constrained programming. IEEE Trans Fuzzy Syst 9(5):713–720 Liu B (2004) Uncertainty theory: an introduction to its axiomatic foundations. Springer, Berlin Liu B, Liu YK (2002) Expected value of fuzzy variable and fuzzy expected value models. IEEE Trans Fuzzy Syst 10(4):445–450 Liu YK (2005) Fuzzy programming with recourse. Int J Uncertain Fuzziness Knowl Based Syst 13(04):381–413 Liu YK, Chen Y, Yang G (2019) Developing multi-objective equilibrium optimization method for sustainable uncertain supply chain planning problems. IEEE Trans Fuzzy Syst 27:1037–1051 Liu YK, Gao J (2007) The independence of fuzzy variables with applications to fuzzy random optimization. Int J Uncertain Fuzziness Knowl Based Syst 15(2):1–20 Liu YK (2006) Convergent results about the use of fuzzy simulation in fuzzy optimization problems. IEEE Trans Fuzzy Syst 14(2):295–304 Maggioni F, Allevi E, Bertocchi M (2014) Bounds in multistage linear stochastic programming. J Optim Theory Appl 163(1):200–229 Metiri F, Zeghdoudi H (2015) On weighted balanced loss function under the Esscher principle and credibility premiums. Hacettepe J Math Stat 47:255–265 Poon WN, Bennin KE et al (2017) Cross-project defect prediction using a credibility theory based naive bayes classifier. IEEE Int Conf Softw Qual 5(3):245–253 Sun GJ, Yang B et al (2020) An adaptive differential evolution with combined strategy for global numerical optimization. Soft Comput 24(9):6277–6296 Tuffaha HW, Roberts S, Chaboyer WG (2015) Cost-effectiveness and value of information analysis of nutritional support for preventing pressure ulcers in high-risk patients: implement now, research later. Appl Health Econ Health Policy 13(2):167–179 Torum H, Canbulut G (2018) Performance evaluation of a two-stage supply chain under fuzzy environment. J Mult Valued Logic Soft Comput 31:569–578 Wan SP, Li DF (2014) Atanassov’s intuitionistic fuzzy programming method for heterogeneous multiattribute group decision making with Atanassov’s intuitionistic fuzzy truth degrees. IEEE Trans Fuzzy Syst 22(2):300–312 Wang SM, Watada JZ (2010) Value of information and solution under VaR criterion for fuzzy random optimization problems. In: 2010 IEEE international conference on fuzzy systems, pp 1–6 Wang SH, Liu YK (2003) Fuzzy two-stage mathematical programming problems. In: 2003 IEEE international conference on machine learning and cybernetics, pp 2638–2643 Wang SH, Wantada J, Pedrycz W (2009) Value-at-Risk-based two-stage fuzzy facility location problems. IEEE Trans Ind Inform 5(4):465–482 Wiedenmann S, Geldermann J (2015) Supply planning for processors of agricultural raw materials. Eur J Oper Res 242(2):606–619 Yang G, Liu YK (2017) Optimizing an equilibrium supply chain network design problem by an improved hybrid biogeography based optimization algorithm. Appl Soft Comput 58:657–668 Yang LX, Zhou XS, Gao ZY (2014) Credibility-based rescheduling model in a double-track railway network: a fuzzy reliable optimization approach. Omega 48:75–93 Zadeh LA (1965) Fuzzy sets. Inf Control 8(3):338–353 Zadeh LA (1978) Fuzzy sets as a basis for a theory of possibility. Fuzzy sets and systems. Erläuterung Der Methodik Durch Beispiele Zusammenfassung Zhai H, Zhang J (2017) An analytic method based on plane decomposition for solving two-stage fuzzy EV programming problem. J Intell Fuzzy Syst 33:2235–2247 Zhenevskaya ID, Naumov AV (2018) The decomposition method for two-stage stochastic linear programming problems with quantile criterion. Autom Remote Control 79:229–240