There are several methods, in the literature, for finding the fuzzy optimal solution of fully fuzzy transportation problems (transportation problems in which all the parameters are represented by fuzzy numbers). In this paper, the shortcomings of some existing methods are pointed out and to overcome these shortcomings, a new method (based on fuzzy linear programming formulation) is proposed to find the fuzzy optimal solution of unbalanced fuzzy transportation problems with a new representation of trapezoidal fuzzy numbers. The advantages of the proposed method over existing method are discussed. Also, it is shown that it is better to use the proposed representation of trapezoidal fuzzy numbers instead of existing representation of trapezoidal fuzzy numbers for finding the fuzzy optimal solution of fuzzy transportation problems. To illustrate the proposed method a fuzzy transportation problem (FTP) is solved by using the proposed method and the obtained results are discussed. The proposed method is easy to understand and to apply for finding the fuzzy optimal solution of fuzzy transportation problems occurring in real life situations.
In this article, a new penalty and different ranking algorithms are used to find the lowest transportation costs for the fuzzy transportation problem. This approach utilises different ranking techniques when dealing with triangular fuzzy numbers. Also, we find that the fuzzy transportation solution of the proposed method is the same as the Fuzzy Modified Distribution Method (FMODI) solution. Finally, examples are used to show how a problem is solved.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1998.06a
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pp.512-516
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1998
Fuzzy mathematical programming (FMP) can be treated an uncertainty condition using fuzzy concept. Further, it can be extended to the multiple objective (or goal) programming problem, naturally. But we feel that FMP have some shortcomings such as the fuzzy number in FMP is the one dimesional possibility set, so it can not be represented the relationship between them, and, in spite of FMP includes some (uncertainty) fuzzy paramenters, many alogrithms are only obtained a crisp solution.In this study, we propose a method of FMS. Our method use the scenario approach (or fuzzy random variables) to represent the relationship between fuzzy numbers, and can obtain the fuzzy solution.
In this paper first, we find a canonical symmetrical trapezoidal(triangular) for the solution of the fuzzy linear system $A\tilde{x}=\tilde{b}$, where the elements in A and $\tilde{b}$ are crisp and arbitrary fuzzy numbers, respectively. Then, a model for fuzzy linear programming problem with fuzzy variables (FLPFV), in which, the right hand side of constraints are arbitrary numbers, and coefficients of the objective function and constraint matrix are regarded as crisp numbers, is discussed. A numerical procedure for calculating a canonical symmetrical trapezoidal representation for the solution of fuzzy linear system and the optimal solution of FLPFV, (if there exist) is proposed. Several examples illustrate these ideas.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.11
no.8
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pp.715-719
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2001
In this paper, we study the existence and uniqueness of fuzzy solution for the nonlinear fuzzy differential equations with nonlocal initial condition in E$^{2}$$_{N}$
The purpose of this paper is to introduce and study a class of coupled systems of fuzzy delay differential equations involving fuzzy initial values and fuzzy source functions of triangular type. We assume that these initial values and source functions are triangular fuzzy functions and define solutions of the coupled systems as a triangular fuzzy function matrix consisting of real functional matrices. The method of triangular fuzzy function, fractional steps and fuzzy terms separation are used to solve the problems. Furthermore, we prove existence and uniqueness of solution for the considered systems, and then a solution algorithm is proposed. Finally, we present an example to illustrate our main results and give some work that can be done later.
The two typical composite operations of fuzzy relation are the max-min and the min-max composite operations. It is known that the two operations can be completely dual. This paper pays attention to the nature that these two typical operations are completely dual and investigates the correlation between the max-min composite relation equation and the min-max composite relation equation. An important scheme of correlation is in the characteristic of solution sets derived from these two fuzzy relation equations. The paper explains that one of the composite fuzzy relation equations is solvable using the solution method of the other fuzzy relation equation. The above-mentioned duality plays an important role in this solution procedure. Since it is not necessary to build the solution method separately like before, calculation efficiency can be raised. Moreover, the solution for the relation ...
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.16
no.4
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pp.225-237
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2016
In conventional transportation problem (TP), all the parameters are always certain. But, many of the real life situations in industry or organization, the parameters (supply, demand and cost) of the TP are not precise which are imprecise in nature in different factors like the market condition, variations in rates of diesel, traffic jams, weather in hilly areas, capacity of men and machine, long power cut, labourer's over time work, unexpected failures in machine, seasonal changes and many more. To counter these problems, depending on the nature of the parameters, the TP is classified into two categories namely type-2 and type-4 fuzzy transportation problems (FTPs) under uncertain environment and formulates the problem and utilizes the trapezoidal fuzzy number (TrFN) to solve the TP. The existing ranking procedure of Liou and Wang (1992) is used to transform the type-2 and type-4 FTPs into a crisp one so that the conventional method may be applied to solve the TP. Moreover, the solution procedure differs from TP to type-2 and type-4 FTPs in allocation step only. Therefore a simple and efficient method denoted by PSK (P. Senthil Kumar) method is proposed to obtain an optimal solution in terms of TrFNs. From this fuzzy solution, the decision maker (DM) can decide the level of acceptance for the transportation cost or profit. Thus, the major applications of fuzzy set theory are widely used in areas such as inventory control, communication network, aggregate planning, employment scheduling, and personnel assignment and so on.
This paper targets to investigate the solution of fuzzy quadratic Riccati differential equations with various types of fuzzy environment using Homotopy Perturbation Method (HPM). Fuzzy convex normalized sets are used for the fuzzy parameter and variables. Obtained results are depicted in term of plots to show the efficiency of the proposed method.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.20
no.41
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pp.41-50
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1997
In this paper, we presents the method for finding the compensatory solution for fuzzy multiobjective nonlinear programming problem with fuzzy parameters involved in the problem-formulation process and fuzzy equal goals of the decision maker for each of the objective functions. The fuzzy parameters in the objective functions and the constraints characterized by fuzzy numbers. The proposed method can be applied to case with multiobjective problems and guarantee an efficient solution. An illustrative numerical example is presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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