A Method for Solving Nonlinear Programming Models with All Fuzzy Coefficients Based on Genetic Algorithm

机译：基于遗传算法的全模糊系数非线性规划模型求解方法

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This paper develops a novel method for solving a type of nonlinear programming model with all fuzzy coefficients (AFCNP). For a decision maker specified credibility level, by presenting the equivalent deterministic forms of fuzzy inequality constraints and fuzzy objective, the fuzzy model is converted into a crisp constrained nonlinear programming model with parameter (CPNP). An improved genetic algorithm is presented to solve the CPNP and obtain the crisp optimal solution of AFCNP for specified credibility level.

机译：本文提出了一种解决所有模糊系数（AFCNP）的非线性规划模型的新方法。对于决策者指定的可信度级别，通过给出模糊不等式约束和模糊目标的等价确定性形式，将模糊模型转换为带有参数的清晰约束非线性规划模型（CPNP）。针对特定的可信度，提出了一种改进的遗传算法来求解CPNP并获得AFCNP的清晰最优解。

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来源
《International Conference on Advances in Natural Computation(ICNC 2005); 20050827-29; Changsha(CN)》|2005年|P.1101-1104|共4页
会议地点 Changsha(CN)
作者
Yexin Song; Yingchun Chen; Xiaoping Wu;
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作者单位

College of Sciences, Naval University of Engineering, Wuhan 430033, China;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词

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