第22章 模糊数学模型

1 模糊数学的基本概念 1.1 模糊数学简介 1965 年,美国著名计算机与控制专家查德(L.A.Zadeh)教授提出了模糊的概念,并 在国际期刊《InformationandControl》并发表了第一篇用数学方法研究模糊现象的论文 “Fuzzy Sets”(模糊集合),开创了模糊数学的新领域。 模糊是指客观事物差异的中间过渡中的“不分明性”或“亦此亦彼性”。如高个子 与矮个子、年轻人与老年人、热水与凉水、环境污染严重与不严重等。在决策中,也有 这种模糊的现象,如选举一个好干部,但怎样才算一个好干部?好干部与不好干部之间 没有绝对分明和固定不变的界限。这些现象很难用经典的数学来描述。 模糊数学就是用数学方法研究与处理模糊现象的数学。它作为一门崭新的学科,它 是继经典数学、统计数学之后发展起来的一个新的数学学科。经过短暂的沉默和争议之 后,迅猛的发展起来了,而且应用越来越广泛。如今的模糊数学的应用已经遍及理、工、 农、医及社会科学的各个领域,充分的表现了它强大的生命力和渗透力。 统计数学是将数学的应用范围从确定性的领域扩大到了不确定性的领域,即从必然 现象到偶然现象,而模糊数学则是把数学的应用范围从确定领域扩大到了模糊领域,即 从精确现象到模糊现象。 实际中,我们处理现实的数学模型可以分成三大类:第一类是确定性数学模型,即 模型的背景具有确定性,对象之间具有必然的关系。第二类是随机性的数学模型,即模 型的背景具有随机性和偶然性。第三类是模糊性模型,即模型的背景及关系具有模糊性

  • 2021-10-30
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第27章 生产与服务运作管理中的优化问题

本章主要介绍生产和服务运作管理方面的一些优化问题。实际上,生产和服务运作 管理的内容也是非常丰富的,几乎包含了企业管理的所有方面,本章中只是介绍几个实 例而已。 §1 有瓶颈设备的多级生产计划问题 1.1 问题实例 在制造企业的中期或短期生产计划管理中,常常要考虑如下的生产计划优化问题: 在给定的外部需求和生产能力等限制条件下,按照一定的生产目标(通常是生产总费用 最小)编制未来若干个生产周期的最优生产计划,这种问题在文献上一般称为批量问题 (lotsizing problems)。所谓某一产品的生产批量(lotsize),就是每通过一次生产准备生 产该产品时的生产数量,它同时决定了库存水平。由于实际生产环境的复杂性,如需求 的动态性,生产费用的非线性,生产工艺过程和产品网络结构的复杂性,生产能力的限 制,以及车间层生产排序的复杂性等,批量问题是一个非常复杂、非常困难的问题。 我们通过下面的具体实例来说明这种多级生产计划问题的优化模型。这里“多级” 的意思是需要考虑产品是通过多个生产阶段(工艺过程)生产出来的。 例 1 某工厂的主要任务是通过组装生产产品 A ,用于满足外部市场需求。产品 A 的构成与组装过程见图 1,即 D, E, F,G 是从外部采购的零件,先将零件 D, E 组装成 部件 B ,零件 F,G 组装成部件C ,然后将部件 B,C 组装成产品 A 出售。图中弧上的 数字表示的是组装时部件(或产品)中包含的零件(或部件)的数量(可以称为消耗系 数),例如 DB弧上数字“9”表示组装 1 个部件 B 需要用到 9 个零件 D ; BA 弧上的 数字“5”表示组装 1 件产品 A 需要用到 5 个部件 B ;依此类推。 图 1 产品构成与组装过程图 假设该工厂每次生产计划的计划期为 6 周(即每次制定未来 6 周的生

  • 2021-10-31
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