РЕШЕНИЕ ТРАНСПОРТНОЙ ЗАДАЧИ С НЕЧЕТКО ОПРЕДЕЛЁННЫМИ ТАРИФАМИ
Аннотация
Большое практическое значение имеют оптимизационные задачи, содержащие в своей постановке неопределённость. Например, оптимизационная задача доставки мелкопартионных грузов в условиях крупного города методом нечетких с-средних. Этот метод предназначен для разбиения множества элементов на нечеткие подмножества. Что в свою очередь дает возможность распределения периферийных пунктов по районам, исходя из дополнительных условий. Применение аппарата теории нечетких множеств упрощает постановку и описание задач. В данной статье рассматривается построение оптимального плана транспортной задачи, в которой удельные затраты на перевозку представляют собой нечеткие множества. На модельном примере построен план перевозок в условиях изменяющего тарифа. Решение данной задачи позволяет разработать наиболее рациональные пути и способы транспортирования товаров, устранить чрезмерно дальние, встречные, повторные перевозки. Все это сокращает время продвижения товаров, уменьшает затраты предприятий и фирм, связанные с осуществлением процессов снабжения сырьем, материалами, топливом, оборудованием и т.д. Алгоритм и методы решения транспортной задачи могут быть использованы при решении некоторых экономических задач, не имеющих ничего общего с транспортировкой груза.
Цель – нахождение оптимального решения транспортной задачи с нечетко определенными тарифами.
Метод или методология проведения работы: в статье использовались методы линейного программирования, а также элементы теории нечетких множеств.
Результаты: получен алгоритм нахождения оптимального решения транспортной задачи с нечетко определенными тарифами.
Область применения результатов: полученные результаты целесообразно применять при планировании транспортных перевозок, а также при решении некоторых экономических задач.
Скачивания
Литература
Agapova E.G., Popova T.M. Zadachi kommivoyazhera pri optimizatsii marshrutnogo puti [Challenges of the traveler in the optimization of the route way]. International Journal of Advanced Studies, 2019, vol. 9, no. 4, pp. 7-10.
Gol’shteyn E.G., Yudin D.B. Zadachi lineynogo programmirovaniya transportnogo vida [Tasks of linear programming of the transport type]. M.: Fizmatgiz, Nauka, 1993, 384 p.
Zak Yu.A. Fuzzy – regressionnye modeli prognozirovaniya zatrat vremeni i stoimosti gruzovykh avtomobil’nykh perevozok [Fuzzy – regression models for predicting the cost of time and cost of freight road transport]. Logistika segodnya, 2015, no. 3, pp. 162-172.
Zak Yu.A. Kriterii i metody sravneniya nechetkikh mnozhestv [Criteria and methods of comparing fuzzy sets]. Sistemnye issledovaniya i informatsionnye tekhnologii, 2013, no. 3, pp. 58-68.
Zak Yu.A. Prinyatie resheniy v usloviyakh nechetkikh i razmytykh dannykh: Fuzzy – tekhnologii [Decision making in conditions of fuzzy and blurred data: Fuzzy - Technologies]. M.: Knizhnyy dom «LIBROKOM», 2013, 352 p.
Karmanov V.G. Matematicheskoe programmirovanie [Mathematical programming]. M.: Gl. red. fiz.-mat. lit., 1980, 256 p.
Orlovskiy S.A. Problemy prinyatiya resheniy pri nechetkoy informatsii [Decision making problems in fuzzy information]. M.: Nauka, 1981, 264 p.
Pignastyy O.M. Stokhasticheskaya teoriya proizvodstvennykh system [Stochastic theory of production systems]. Kh.: KhNU im. V. N. Karazina, 2007, 387 p.
Samoylenko N.I. Transportnye sistemy bol’shoy razmernosti: monografiya [Large dimension transport systems: monograph] / N.I. Samoylenko, A.A. Kobets, ed. N. I. Samoylenko. Kh.: NTMT, 2010, 212 p.
Kholod N. I. Posobie k resheniyu zadach po lineynoy algebre i lineynomu programmirovaniyu [Manual for solving problems on linear algebra and linear programming] / ed. V.I. Komlik. Minsk: BGU, 1971, 176 p.
Shvedov A.S. Nechetkoe matematicheskoe programmirovanie: kratkiy obzor [Fuzzy Mathematical Programming: Short Overview]. Problemy upravleniya, 2017, no. 3, pp. 2-10. http://www.mathnet.ru/links/954fc36fb6bc032ee7b939f0f503ad70/pu1024.pdf
Yudin D.B. Matematicheskie metody upravleniya v usloviyakh nepolnoy informatsii. Zadachi i metody stokhasticheskogo programmirovaniya [Mathematical management methods in terms of incomplete information. Tasks and methods of stochastic programming]. M.: Sov. radio, 1974, 392 p.
Yasenin A.V. Nechetkoe matematicheskoe programmirovanie [Fuzzy mathematical programming]. Kalinin: Kalin. gos. un-t, 1986, 60 p.
Allahviranloo F. Solving fully fuzzy linear programming problem by the ranking function / F. Allahviranloo, H. Lotfi, M.K. Kiani, L. Alizadeh. Applied Mathematical Sciences, 2008, pp. 19-32.
Bellman R.E. Decision-Making in a Fuzzy Environment / R. E. Bellman, L. A. Zadeh. Management Science, 1970, vol. 17, no. 4, pp. B-141–B-164. https://doi.org/10.1287/mnsc.17.4.b141
Raskin L., Sira O. Metod resheniya nechetkikh zadach matematicheskogo programmirovaniya [Method for solving fuzzy problems of mathematical programming]. Vostochno-evropeyskiy zhurnal peredovykh tekhnologiy, 2016, vol. 5, no. 4(83), pp. 23-28.
Szmidt E. Distances between intuitionistic fuzzy sets / E. Szmidt, J. Kacprzyk. Fuzzy Sets and Systems, 2000, vol. 114, no. 3, pp. 505–518. https://doi.org/10.1016/s0165-0114(98)00244-9
Yang M.-S. Fuzzy least-squares linear regression analysis for fuzzy input–output data / M.-S. Yang, T.-S. Lin. Fuzzy Sets and Systems, 2002, vol. 126, no. 3, pp. 389–399. https://doi.org/10.1016/s0165-114(01)00066-5
Просмотров аннотации: 262 Загрузок PDF: 188
Copyright (c) 2021 Elena G. Agapova, Tatyana M. Popova
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.