An interval-coefficient fuzzy binary linear programming, the solution, and its application under uncertainties
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The common difficulty in solving a Binary Linear Programming (BLP) problem is uncertainties in the parameters and the model structure. The previous studies of BLP problems normally focus on parameter uncertainty or model structure uncertainty, but not on both types of uncertainties. This paper develops an interval-coefficient Fuzzy Binary Linear Programming (IFBLP) and its solution for BLP problems under uncertainties both on parameters and model structure. In the IFBLP, the parameter uncertainty is represented by the interval coefficients, and the model structure uncertainty is reflected by the fuzzy constraints and a fuzzy goal. A novel and efficient methodology is used to solve the IFLBP into two extreme crisp-coefficient BLPs, which are called the ‘best optimum model’ and the ‘worst optimum model’. The results of these two crisp-coefficient extreme models can bound all outcomes of the IFBLP. One of the contributions in this paper is that it provides a mathematical sound approach (based on some mathematical developments) to find the boundaries of optimal alpha values, so that the linearity of model can be maintained during the conversions. The proposed approach is applied to a traffic noise control plan to demonstrate its capability of dealing with uncertainties.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle