含弹性约束的多目标模糊线性规划求解

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1、第22卷第1期2013年2月运筹与管理V01.22.No.1OPERATIONSRESEARCHANDMANAGEMENTSCIENCEFeb.2013含弹性约束的多目标模糊线性规划求解刘云志,郭嗣琮(辽宁工程技术大学理学院,辽宁阜新123000)摘要:本文讨论了一类含弹性约束的多目标模糊线性规划问题。利用模糊结构元方法引入模糊数的加权特征数概念和序关系,应用Verdegay的模糊线性规划方法及模糊数的加权特征数将此类多目标模糊线性规划问题转化成一类含参数约束条件的清晰多目标线性规划模型,并应用一种基于线性加权函数的

2、规划算法求其a一拟最优可行解。最后,给出了一个数值实例来说明如何求解此类多目标模糊线性规划问题。关键词:运筹学与控制论;a一拟最优可行解;模糊结构元;序关系;线性加权函数;多目标模糊线性规划中图分类号:0159;0221.1文章标识码:A文章编号:1007—3221(2013)01—0059—06MethodforSolvingMulti-objectiveFuzzyLinearProgrammingwithElasticConstraintsLIUYun—zhi,GUOSi-zong(CollegeofScienc

3、e,LiaoningTechnicalUniversity,Fuxin123000,China)Abstract:Inthispaper,aclassofmulti—objectivefuzzylinearprogrammingproblemwithelasticconstraintsisdiscussed.Theauthorsintroducetheconceptoftheweightedcharacteristicnumberandanorderrelationbasedonthefuzzystructurede

4、lementmethod,applyVerdegay’Smethodofthefuzzylinearprogrammingandtheweightedcharacteristicnumberinthemodeltransformation.Then,suchmulti—objectivefuzzylinearprogrammingproblemistransformedintoaclassofclearmulti-objectivelinearprogrammingmodelwithparameterconstrai

5、ns.Theauthorscalculatethedquasi-optimalfeasiblesolutionoftheabovemodelbythemethodbasedonaclassoflinearweightedfunction.Finally,anumericalexampleisgiventoillustratethegeneralmethodforsolvingsuchmulti-objeetivefuzzylinearprogrammingproblem.Keywords:operationsrese

6、archandcybernetics;Otquasi—optimalfeasiblesolution;fuzzystructuredelement;orderrelation;linearweightedfunction;multi-objectivefuzzylinearprogramming0引言在工程技术与经济管理的诸多科学研究领域中存在大量的模糊现象,从而使得模糊规划作为解决带有模糊参数的决策优化问题的有力工具。因此许多学者对模糊规划做了大量的研究工作。Bellman,Zadeh¨o首先提出了模糊环境下决策概

7、念。ZimmermannH广’研究了一类具有弹性约束的模糊线性规划问题。随后,Verdegay¨。,Werners卜1针对具有弹性约束的模糊线性规划问题给出了各自的求解方法。Tong¨1等在参数是模糊的情况下,得到了一类线性规划模型的最优解。Cadenas,Verdegay¨1考虑了目标系数是模糊数的线性多目标规划问题,并用函数排序法给出了求解方法。Maleki,Tara,Mashinchi⋯考虑了模糊变量线性规划,应用模糊数比较的概念给出了求解方法。刘宝碇教授等提出了随机规划与模糊规划的统一原理¨’,并为一般不确定

8、环境下的优化理论奠定了基础。同时,模糊多目标规划问题不仅在理论上收稿日期:2011—06一09基金项目:教育部高校博士学科点专项科研基金资助项目(20102121110002)作者简介:刘云志(1985一),男,辽宁辽阳人,硕士研究生,研究方向:模糊运筹学;郭嗣琮(1951-),男,吉林白城人。教授,博士生导师,研究方向:模糊分析学、模糊预测与

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