Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Lập trình tuyến tính khả năng với các hệ số quy tắc mờ nếu-thì
Tóm tắt
Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một phương pháp phân rẽ kịch bản cho việc xử lý các số mờ tương tác. Các số mờ phân rẽ kịch bản (SDFNs) phản ánh thực tế rằng chúng ta có thể có những ước lượng khác nhau về các khoảng khả năng của các biến không chắc chắn phụ thuộc vào các kịch bản, điều này được biểu thị bằng các quy tắc mờ nếu-thì. Các tính chất của SDFNs được điều tra. Các bài toán lập trình tuyến tính khả năng với SDFNs được hình thành bởi hai phương pháp khác nhau, là phương pháp tối ưu phân rã và phương pháp tối ưu tính chất. Chúng tôi cho thấy rằng các bài toán này được giảm xuống các bài toán lập trình tuyến tính trong các mô hình tối ưu phân rã với các biện pháp cần thiết và rằng các bài toán này có thể được giải quyết bằng một kỹ thuật lập trình tuyến tính và một phương pháp phân đoạn trong các mô hình tối ưu tính chất với các biện pháp cần thiết. Một ví dụ số đơn giản được đưa ra.
Từ khóa
#lập trình tuyến tính khả năng #số mờ #quy tắc mờ #tối ưu phân rã #tối ưu tính chấtTài liệu tham khảo
Dubois, D. and H. Prade. (1987). “Fuzzy Numbers: An Overview.” In J. C. Bezdek (ed.), Analysis of Fuzzy Information, Vol. I: Mathematics and Logic. Boca Raton, FL: CRC Press., pp. 3–39.
Ichihashi, H. (1995). “Efficient Algorithms for Acquiring Fuzzy Rules from Example.” In H. T. Nguyen, M. Sugeno, R. Tong and R. R. Yager (eds.), Theoretical Aspects of Fuzzy Control. New York: John Wiley and Sons Inc., pp. 261–280.
Inuiguchi, M. and H. Ichihashi. (1990). “Relative Modalities and Their Use in Possibilistic Linear Programming,” Fuzzy Sets Syst. 35, 303–323.
Inuiguchi, M., H. Ichihashi, and H. Tanaka. (1990). “Fuzzy Programming: A Survey of Recent Developments.” In: R. Slówinski, and J. Teghem (eds.), Stochastic versus Fuzzy Approaches to Multiobjective Mathematical Programming under Uncertainty. Dordrecht: Kluwer Academic Publishers, pp. 45–68.
Inuiguchi, M. and J. Ramík. (2000). “Fuzzy Linear Programming: A Brief Review of Fuzzy Mathematical Programming and a Comparison with Stochastic Programming in Portfolio Selection Problem,” Fuzzy Sets Syst. 111, 3–28.
Inuiguchi, M., J. Ramík, and T. Tanino. (2001). “Oblique Fuzzy Vectors and Their Use in Possibilistic Linear Programming,” Fuzzy Sets Syst., to appear.
Inuiguchi, M. and T. Tanino. (2000). “Portfolio Selection Under Independent Possibilistic Information,” Fuzzy Sets Syst. 115, 83–92.
Nguyen, H.T. (1978). “A Note on the Extension Principle for Fuzzy Sets,” J. Math. Anal. Appl. 64, 369–380.