具有弹性约束的模糊运输问题求解

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1、第21卷第6期运筹与管理Vol.21,No.62012年12月OPERATIONSRESEARCHANDMANAGEMENTSCIENCEDec.2012具有弹性约束的模糊运输问题求解郭嗣琮,张景姝(辽宁工程技术大学数学与系统科学研究所,辽宁阜新123000)摘要:为了研究信息不完整、不确定条件下的运输问题,建立了目标函数费用系数为三角模糊数,约束条件为弹性约束的模糊运输问题的模型。首先,将约束条件中的弹性约束转化为两个经典的不等式约束,同时,利用结构元加权排序准则,将模糊目标函数转化为传统的目标函数。然后对转化后的目标函数和约束条件

2、进行整合,从而建立与原模型等价的线性规划模型,进而求出其最优解及其满意度。最后通过具体算例,证明了模型求解方法的可行性。关键词:模糊运输问题;线性规划;弹性约束;最优解;模糊结构元中图分类号:O221.1文章标识码:A文章编号:1007-3221(2012)06-0010-07AMethodforSolvingtheFuzzyTransportationProblemwithElasticConstraintGUOSi-zong,ZHANGJing-shu(InstituteofMathematicsandSystemsScience

3、,LiaoningTechnicalUniversity,Fuxin123000,China)Abstract:Inordertostudythetransportationproblemundertheconditionofincompleteandimpreciseinforma-tion,afuzzytransportationproblemisestablished.Itsobjectivefunctioncostcoefficientisrepresentedbytrian-gularfuzzynumberanditscon

4、straintiselasticconstraint.first,theelasticconstraintsaretransformedintotwoclassicalinequalityconstraints.Atthesametime,fuzzyobjectivefunctionsaretransformedintoclassicalobjec-tivefunctionsbyaweightedrankingcriteriawithstructuringelement.Andthen,thelinearprogrammingmode

5、lequivalenttotheoriginalmodelisestablishedafterintegratingtransformedobjectivefunctionandconstraints,thenandwecalculatetheoptimalsolutionanditssatisfaction.Atlast,anumericexampleispresentedtoillus-tratetheapplicabilityoftheapproachproposed.Keywords:fuzzytransportationpr

6、oblem;linearprogramming;elasticconstraint;optimalsolution;fuzzystructu-ringelement0引言[1][2~3]Zimmermann和Narasimhan将模糊规划方法用来解决多目标规划问题,根据多目标线性规划问[1]题的一般模型,Zimmermann提出了具有弹性约束的模糊规划模型CX磥Z,AX磦B,X≥0。该类目标规划问题模型可应用到实际的运输问题中考虑。传统的运输问题是一种在物资分配和生产计划中广泛应用的[4]运筹学模型,对此已有比较成熟的解法。鉴于实际问

7、题的复杂性和决策过程的不确定性,很多学者对[5]传统的运输问题进行扩展,提出多种模型和解法。Chanas和Kuchta定义了具有模糊费用系数的运输问收稿日期:2011-05-19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:郭嗣琮(1951-),男,吉林白城人,博士生导师,研究方向:模糊分析学、模糊预测与决策等;张景姝(1987-),女,辽宁鞍山人,硕士研究生,研究方向:模糊运筹学。第6期郭嗣琮,等:具有弹性约束的模糊运输问题求解11[6]题并且发展了一种算法;宋业新等提出了一种求解产销平

8、衡的具有模糊信息的多目标运输问题的方[7]法;Das等运用模糊规划中常用的“极大极小”算子,提出了一种求解产地、目的地以及目标函数系数均[8]为区间数的多目标运输问题的规划方法;之后,韩世莲提出了求解具有平衡条件的目标函

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