一类模糊运输问题及其混合智能算法.pdfVIP

! ##$ 年% 月 重庆大学学报（自然科学版） ’() ##$ 第* 卷第% 期 +’,-.( +/ 01+-234-2 5-467,849: （;.9’,.( =47-=7 ?494+- ） @+() *! ;+) % ! ! 文章编号：A### B CDE（##$ ）#% B ##*C B #F 一类模糊运输问题及其混合智能算法! 钟! 波，张先君，彭! 涛 （重庆大学 数理学院，重庆! G###F# ） 摘! 要：研究了一类更加贴近于现实生活的模糊环境下的运输问题，即需求量和供应量均为模糊变 量的运输问题 ) 并借鉴针对模糊环境中的优化问题提出的机会约束规划模型和相关机会规划模型的思 想，建立了模糊运输问题的数学模型) 此外，考虑到模型涉及大量具有复杂性和多样性的模糊变量，设计 了一种混合智能算法，即基于模糊模拟的遗传算法来求解模型的近似最优解) 最后，数值例子表明算法 的有效性和可行性) 关键词：模糊运输问题；机会约束规划；相关机会规划；遗传算法 中图分类号：HG 文献标识码：I ! ! 在现代的物流领域，运输问题扮演着非常重要的 法! 数值例子表明了算法的有效性! 角色，它以运费最小为目标函数，解决费用优化问题! 运输问题是指：有一批物资从 个发点# A ，# ，…，# ， A! 模糊运输问题 其发量分别为$A ，$ ，…，$ ，运到% 个收点 A ， ，…， 在标准的运输问题中目标函数往往只有一个，但 % ，其收量分别为’A ，’ ，…，’% ，从发点# ( 收点的单位 是在运输完成后不仅能创造一定的利润，而且还消耗 费用为假设 $ J % ’ ，则称为平衡问题，否则称为不 了费用! 因此在运输问题中不仅希望创造的利润最大， # ( # ) ( J A ) J A 而且还希望所消耗的费用最少! 这样就形成了含有 平衡问题，但可以增加一个虚节点，以零费用系数转化 为平衡的运输问题，其数学模型为： 个目标的运输问题! 此外，由于市场需求和自然条件的 % 变化，从产地到销售地所获得的利润和所消耗的费用 K4-! * J + , ， ## () () 不能精确掌握，因此假设它们均为模糊变量! 这样的运 ( J A) J A % 输问题就是要讨论处于模糊环境中的运输问题! 8) 9) ! , J $ ，( J A ， ，…，! # () ( ) J A 下面给出所研究的模糊环境中的运输问题的具体 , J ’ ，) J A! ，…，%! # () ) 描述：