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Solving Multi-Objective Multilevel Programming problems using two-phase Intuitionistic Fuzzy Goal Programming method
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DOI：10.1016/j.jocs.2022.101786.png)
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摘要
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本文提出了一种两阶段直觉模糊目标规划 (两阶段IFGP) 算法，用于解决多目标多级规划 (mo-mlp) 问题。假设每个目标和约束函数的系数为三角直觉模糊参数，并使用精度函数方法获得清晰的mo-mlp问题。为了避免决策锁定，最高级别为决策变量设置容差限制，以控制较低级别。在直觉模糊环境中，使用各级每个目标函数的隶属度和非隶属度函数以及由顶层控制的决策变量对问题进行建模。然后，我们提出了一种IFGP算法，通过最小化不需要的偏差变量并为所有级别的所有决策者生成补偿性解决方案来实现每个成员和非成员目标的最高程度。此外，在所提出的方法中，对两阶段IFGP进行建模，以产生满足mn-pareto最优解和每个级别的Pareto最优解的折衷解决方案。此外，通过数值示例讨论了所提出方法的验证。
Keyword:
Multi-objective programming
Multilevel programming
Intuitionistic fuzzy goal programming
Intuitionistic fuzzy decision set
Two-phase model
期刊
IF:
18.3
论文数:
3.1K
被引数:
4.0K
机构
引用论文
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