Un enfoque novedoso para resolver problemas de programación lineal completamente difusa con números difusos triangulares modificados
Autores: Ghoushchi, Saeid Jafarzadeh; Osgooei, Elnaz; Haseli, Gholamreza; Tomaskova, Hana
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
Un enfoque novedoso para resolver problemas de programación lineal completamente difusa con números difusos triangulares modificados
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Métodos
Programación lineal difusa
Parámetros de decisión difusos
Números difusos triangulares
Teoría del corte alfa
Ejemplos numéricos
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 53
Citaciones: Sin citaciones
Recientemente, se han recomendado nuevos métodos para resolver problemas de programación lineal completamente difusa (FFLP). Del mismo modo, el presente estudio examina un nuevo enfoque para resolver problemas FFLP a través de parámetros de decisión difusos y variables utilizando números difusos triangulares. Se sugiere la estrategia, que se basa en la teoría del alfa-corte y números difusos triangulares modificados, para obtener la solución completamente difusa óptima para problemas del mundo real. En este método, el problema se considera como un problema completamente difuso y luego se resuelve aplicando la nueva definición presentada para el número difuso triangular para optimizar las variables de decisión y la función objetivo. Se resuelven varios ejemplos numéricos para ilustrar el método anterior.
Descripción
Recientemente, se han recomendado nuevos métodos para resolver problemas de programación lineal completamente difusa (FFLP). Del mismo modo, el presente estudio examina un nuevo enfoque para resolver problemas FFLP a través de parámetros de decisión difusos y variables utilizando números difusos triangulares. Se sugiere la estrategia, que se basa en la teoría del alfa-corte y números difusos triangulares modificados, para obtener la solución completamente difusa óptima para problemas del mundo real. En este método, el problema se considera como un problema completamente difuso y luego se resuelve aplicando la nueva definición presentada para el número difuso triangular para optimizar las variables de decisión y la función objetivo. Se resuelven varios ejemplos numéricos para ilustrar el método anterior.