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Linear programming under rough interval uncertainty and its application to transportation problems
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DOI：10.1007/s11075-026-02354-3.png)
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摘要
En 中文
本研究探讨了粗糙区间环境下的线性规划问题。粗糙区间在优化中常用，因为它们在建模时提供更大的灵活性，并有效处理不确定性。它们通过两部分描述不确定性：下近似区间，定义确定值的范围；上近似区间，定义可能值的范围。本文提出了粗糙区间线性规划问题中确定可行解和可能可行解的概念。为确定确定和可能最优解空间的范围，构建了四个线性规划问题。此外，提出了新结果以保证所提出的解空间是可行的。通过若干数值例子说明新结果并与现有方法进行比较。为验证该方法，使用蒙特卡罗模拟进行测试，并通过覆盖率指标和有效性率指标进行评估。比较分析表明，本研究的方法不仅能确保可行性，还能为决策变量提供区间解，而先前模型无法获得此类解。此外，分析了运输问题以展示所提出方法的实际应用性。与现有方法不同，所提出的方法产生包含更广值范围的粗糙区间解，并为决策提供更大的灵活性。
Keyword:
Rough interval
Uncertainty
Linear programming
Transportation problem
期刊
N
IF:
2
论文数:
185
被引数:
5.5K
机构
引用论文
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