Про наближений розв"язок чіткої та нечіткої задачі лінійного програмування з системою обмежень великої розмірності
Рік:
2016
Сторінок:
С. 69-72
Тип документу:
Стаття
Головний документ:
Київський Вісник Київського національного університету імені Тараса Шевченка / Київський, університет імені національний; редкол.: голов. ред. Анісімов А.В. ; Хусаінов Д.Я., Arturs Medvids, Miklos Ronto [та ін.]. - Київ, 2016
Анотація:
У статті розглянуто підхід для розв"язання задач лінійного програмування за умов наявності системи обмежень великої розмірності. Запропоновано спосіб оцінювання близькості обмежень, заданих у вигляді нерівностей. Сформульовано алгоритм перетворення області допустимих розв"язків при зменшенні кількості обмежень, що розглядаються. Розглянуто нечітку задачу лінійного програмування з нечітко заданими ресурсами у вигляді системи нерівностей великої розмірності. Для наближеного розв"язання нечіткої задачі запропоновано узагальнення методу перетворення області допустимих розв"язків. Наближений нечіткий розв"язок шукається у формі Белмана-Заде відповідної оптимізаційної задачі.
This article describes the approach to solve linear programming problems with thelarge-scale system of constraints. There were considered the constraints given in the form of inequalities. The method of assessment proximity of constraints was proposed. This method bases on estimation of scarce and strong connectivity of constraints.The value of the connection is measured based on the angle between the normal vectors to the planes constraints. The conversion algorithm of permissible solutions area for reducing the number of constraints under consideration was described. Also there& was considered the fuzzy linear programming problems with fuzzy set of resources which are defined by large-scale system of inequalities. For fuzzy approximate solution of the problem was proposed generalized method of converting of permissible solu&tions area. Fuzzy approximate solution is sought in the form of Bellman-Zadeh for corresponding optimization problem. The condition for the application of this method was specified and the example of using the method was suggested.
To check the resu<s of the study it was provided a series of numerical experiments in which were obtained the approximate solutions of fuzzy linear programming problems.
