论文部分内容阅读
不确定性在现实生活中的普遍存在，使得模糊线性规划的研究和应用非常广泛。根据模糊性出现形式的不同，把模糊线性规划分成两类：Ⅰ是目标函数或约束条件带有模糊关系，为非精确定义，但系数和常数为普通实数；Ⅱ是目标函数或约束条件的系数有一个或多个为模糊数。虽然求这两类模糊线性规划的模糊最优解的方法并不相同，但其思想具有相似性：首先是把目标函数或约束条件模糊化，给出他们的隶属函数的定义；然后给出模糊判决，在此基础上，规划最终都可化为求一个普通规划的解，这个解可看成模糊线性规划的模糊最优解。Zimmermann算法就是针对求解Ⅰ类模糊线性规划提出的。对此许多学者给出了它的简捷算法。不过这必须满足一定条件。所以探讨模糊线性规划在更一般情形下存在最优解的条件及其算法是很有价值的。本文就是针对这个问题进行研究。全篇共分为四章，第一章简单介绍了单纯形法的矩阵形式，模糊集的定义，性质和运算，给出了模糊线性规划的定义。第二章总结了目前国内外关于Ⅰ类模糊线性规划的一些结果。第三章探讨了参数规划(Lλ)的最优值与参数入之间的关系．经过研究发现，其最优值是随着参数λ减少而逐渐减少的分段连续的线性函数Gλ。