Algoritmo iterativo para la planeación de la producción mixta basado en la función acumulativa de pertenencia
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Universidad Distrital Francisco José de Caldas
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Figueroa García, Juan Carlos; Kalenatic, Dusko; López Bello, César Amilcar (s. f.). Algoritmo iterativo para la planeación de la producción mixta basado en la función acumulativa de pertenencia. Universidad Distrital Francisco José de Caldas. https://hdl.handle.net/11349/19752
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Resumen
Descripción
Este artículo presenta una aplicación de un algoritmo nuevo para problemas de programación lineal difusa (FLP) con restricciones y coeficientes difusos, con restricciones difusas lineales y coeficientes tecnológicos difusos con funciones de pertenencia no-lineales.El modelo propuesto usa un método iterativo que encuentra una solución estable aproblems con parámetros difusos en ambos lados de las restricciones de un problema de programación lineal. El algoritmo se basa en el método de restricciones suaves propuesto por Zimmermann, combinado con una rutina iterativa que llega a soluciones óptmas únicas.
This paper shows an application of a novel algorithm for Fuzzy Linear Programming (FLP) problems with both fuzzy technological coefficients and constraints, which deals with any kind of fuzzy membership functions for technological parameters and fuzzy linear constraints.The presented approach uses an iterative algorithm which finds stable solutions to problems with fuzzy parameter sinboth sides of an FLP problem. The algorithm is based on the soft constraints method proposed by Zimmermann combined with an iterative procedure which gets a single optimal solution.
This paper shows an application of a novel algorithm for Fuzzy Linear Programming (FLP) problems with both fuzzy technological coefficients and constraints, which deals with any kind of fuzzy membership functions for technological parameters and fuzzy linear constraints.The presented approach uses an iterative algorithm which finds stable solutions to problems with fuzzy parameter sinboth sides of an FLP problem. The algorithm is based on the soft constraints method proposed by Zimmermann combined with an iterative procedure which gets a single optimal solution.