两阶段模糊生产对策模型的研究

两阶段模糊生产对策模型的研究

论文摘要

基于可信性理论和两阶段模糊优化方法,本文首先建立了一类新的两阶段模糊生产对策期望值模型,并讨论了两阶段模糊生产对策期望值模型的一些基本性质.为了求解一般的两阶段生产对策模型,我们设计了以逼近方法、神经网络和粒子群算法为基础的混合粒子群算法.最后,论文建立了一类新的基于最小风险准则的两阶段模糊运输对策模型,并讨论了模型的逼近方法与收敛性.本文的主要工作包括以下三个方面:(1)建立了一类新的两阶段模糊生产对策期望值模型,并讨论了此模型的性质;(2)基于最小风险准则,建立了一类新的两阶段模糊运输对策最小风险模型,讨论了模型的逼近方法与收敛性;(3)设计了基于逼近算法、神经网络和粒子群算法的混合粒子群算法用于求解两阶段模糊生产对策与运输对策模型,并通过运输对策的数值例子,验证算法的有效性.

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第1章 绪论
  • 1.1 问题的提出及研究现状
  • 1.2 本文的主要内容
  • 第2章 预备知识
  • 2.1 基本概念
  • 2.2 两阶段模糊优化
  • 2.3 神经网络与粒子群算法
  • 2.4 Shapley值
  • 第3章 两阶段模糊生产对策期望值模型
  • 3.1 模型的建立
  • 3.2 模型的性质
  • 3.3 模型的逼近方法与混合粒子群算法
  • 3.4 数值例子
  • 第4章 两阶段模糊运输对策最小风险模型
  • 4.1 模型的建立
  • 4.2 模型的逼近方法与求解
  • 第5章 结论
  • 5.1 论文的主要工作
  • 5.2 对将来工作的展望
  • 参考文献
  • 攻读硕士学位期间发表的论文
  • 致谢
  • 个人情况
  • 相关论文文献

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