运筹学

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翻译样例: 基于复合量化策略的模糊指派求解模型和方法
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指派问题是生产管理中的一类典型优化模式,可通俗地表述为: n 个人承担n 项工作,且每个人完成各项任务的工作效益不同,如何将n 项任务分配给n 个人才能使得总体效益最高. 当指派问题的工作效益为数量时,可用匈牙利算法[1 ] 来求解. 但在实际中,每个人完成每项任务的工作效益常常难以用精确数值来表示,通常可表述c 左右(其中c 为实数) ,此种指派问题称之为模糊指派. 对于该问题,已有一些学者进行过初步的研究[2 ,3 ] ,其基本思路均是通过某种策略将模糊指派转化为数量形式的指派问题,进而结合匈牙利算法来求解,但这些讨论均具有较强的针对性,且不能有效的反映指派过程中的决策意识. 针对模糊指派问题的这些不足,本文做了以下几方面的工作:1) 从模糊信息的结构特征出发,提出了用来描述模糊信息处理意识的水平效应函数的概念,建立了一种具有广泛指导意义的模糊信息集中量化方法,给出了集中量化值的不确定性度量模式;2) 建立一类具有广泛可操作性的模糊指派问题的求解模型,给出了利用遗传算法求解模糊指派问题的具体策略和方法;3) 通过Markov 链理论和具体实例分析了算法的收敛性能.

本文在分析模糊指派问题的瓶颈基础上,从模糊信息的结构特征出发,采用模糊信息的复合量化手段,建立了模糊指派问题的可操作化的一般求解模型,进而结合模型的特点,给出利用遗传算法的求解模糊指派问题的具体实施策略和算法.

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