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在实际生活中,运输问题越来越受人们的关注,本文为了研究信息不完整、不确定条件下的运输问题,对现有的运输问题模型进行了分类,并详细的分析与讨论了传统运输问题的优化及其算法,以及某些具有条件限制的运输问题的求解方法。针对现有的求解过程中出现的困难,通过引入模糊结构元理论,给出了模糊数的结构元表示方法,以及模糊数的结构元加权序的概念,在此基础上对建立的模糊运输模型进行求解。首先建立了一类模糊多目标运输问题的模型,其目标被归结为运输问题的模糊成本,利用模糊结构元理论,将多名专家意见通过基于模糊结构元的模糊算法集结为模糊综合指标值,进而将模糊多目标运输问题转化为模糊单目标的运输问题,并利用模糊数的结构元加权排序准则对单目标运输问题进行求解,并给出了相应数值例子。其次较系统地建立了具有弹性约束的模糊运输问题的模型:具有模糊弹性约束条件的模糊线性规划问题、具有弹性约束的单目标模糊运输问题、具有弹性约束的模糊多目标运输问题的模型,并分析了这三类模型的求解方法,最后通过实例验证了算法的有效性。本文给出的模型是具有实际意义的,通过引入模糊结构元的概念,研究其算法,大大的简化了计算量,对解决实际运输问题具有一定的指导意义。