Nestrikta pieeja lineāras programmēšanas uzdevumam

Abstract

Vadošas tendences industriālo problēmu modelēšanā ved pie tā, ka tiek izmantota visa noderīga informācija – gan strikta, gan nestrikta. Šajā darbā apskatītas lineāras un S-vieda piederības funkcijas un to lietojumi nestriktu nosacījumu modelēšanā. Izmantojot nestriktus ierobežojumus tiek vispārināta lineārās programmēšanas problēma. Ir aprakstīta nestriktās lineārās programmēšanas problēmas risināšanas metode. Metode ir pielietota šokolādes ražošanas plāna optimizācijas uzdevuma risināšanai pie nestriktiem ierobežojumiem. Uzdevums ir atrisināts izmantojot gan lineāras, gan S-veida piederības funkcijas.

The modern trends in industrial application problems deserve modeling of all relevant vague or fuzzy information involved in a real decision making problem. In this paper linear membership functions, S-curve membership functions and on them based methodology in solving real life problems are discussed. By using membership functions a linear programming problem is generalized and is considered in the fuzzy context. A method for solving fuzzy linear programming problem is described and illustrated with an example of a real life industrial production planning of a chocolate manufacturing unit. A solution of this problem is achieved, thus establishing the usefulness of the suggested membership function for decision making in maximizing objective function.