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      具有直覺模糊信息的任務(wù)指派問題研究

      2014-07-25 07:44:40孫曉雅
      關(guān)鍵詞:指派非標(biāo)準(zhǔn)直覺

      孫曉雅

      (遼寧師范大學(xué) 管理學(xué)院,遼寧 大連 116029)

      指派問題是運(yùn)籌學(xué)中的一類經(jīng)典問題,屬于特殊的0-1整數(shù)規(guī)劃問題,它在工作安排,車輛調(diào)度、機(jī)器配置等生產(chǎn)與經(jīng)營活動中都有重要應(yīng)用。標(biāo)準(zhǔn)的指派問題是指在效益矩陣精確已知的條件下,確定n個人完成n項(xiàng)工作的最佳指派方案。在指派問題的求解方法中,匈牙利法因其求解的精確性和高效性被廣為采用。

      在實(shí)際問題中,指派問題的效益矩陣往往不能精確得到,更多的時候效益矩陣具有模糊性和不確定性,因此,近年來這類模糊指派問題得到了國內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注。Lin和Wen[1]提出了一種效益矩陣為區(qū)間模糊數(shù)的指派問題的標(biāo)記算法。Yaakob和Watada[2]針對模糊方法求解指派問題,探討了社會和心理因素的工人配置模型。張肅[3]等人提出出了一種區(qū)間數(shù)型的多因素指派模型的求解方法,并應(yīng)用于多傳感器的優(yōu)化分配中。樊治平等人[4]和王堅(jiān)強(qiáng)等人[5]將語言評價信息轉(zhuǎn)換為模糊數(shù),求解了效益矩陣為語言評價信息的群指派問題。

      19世紀(jì)80年代Atanassov[6-7]對 Zadeh的模糊集理論進(jìn)行了拓展,提出了直覺模糊集理論。直覺模糊集考慮了隸屬度、非隸屬度和猶豫度三方面信息,它比傳統(tǒng)的模糊集更細(xì)膩地描述和刻畫了客觀世界模糊的本質(zhì)[8]。關(guān)于具有直覺信息的指派問題的研究目前還不多見。在人員選拔和員工錄用等指派情形下,企業(yè)常會采用投票或表決的方式來對員工是否適合擔(dān)任某項(xiàng)工作進(jìn)行評價選拔。這種情況下,指派問題的效益矩陣就需要用直覺模糊數(shù)矩陣的形式表達(dá),本文將對這類具有直覺模糊信息的指派問題進(jìn)行探討。

      1 直覺模糊的概念和比較排序方法

      1.1 直覺模糊的定義

      定義 1[6-7]設(shè)X是一個非空集合,則稱A={<x,uA(x),vA(x)>|x∈X}為直覺模糊數(shù),其中uA(x)和vA(x)分別為X中,元素x屬于A的隸屬度和非隸屬度,即

      vA:X→[0,1],x∈X→vA(x)∈[0,1],且滿足條件 0≤uA(x)+vA(x)≤1,x∈X。

      此外 πA(x)=1-uA(x)-vA(x),x∈X表示X中,元素x屬于A的猶豫度或不確定度。

      定義2[9]X中的元素x屬于A的隸屬度與非隸屬度組成的有序數(shù)對 α=(uα(x),vα(x))稱為直覺模糊數(shù)。 其中uα∈[0,1],vα∈[0,1],uα+vα≤1, 且設(shè) Θ 為全體直覺模糊數(shù)的集合。

      1.2 直覺模糊的比較排序方法

      定義 3[9-10]設(shè) α1=(uα1(x),vα1(x))和 α2=(uα2(x),vα2(x))為 直 覺 模 糊 數(shù) ,s(α1)=uα1(x)-vα1(x)和s(α2)=uα2(x)-vα2(x) 分別 為 α1和 α2的得 分值 ,h(α1)=uα1+vα1h(α2)=uα2+vα2分別為 α1和 α2的精確度,則

      若s(α1)<s(α2),則 α1小于 α2,記為 α1<α2;

      若s(α1)=s(α2),則

      (1)若h(α1)=h(α2),則 α1和 α2相等 ,即uα1=uα2和vα1=vα2,記為 α1=α2;

      (2)若h(α1)<h(α2),則 α1小于 α2,記為 α1<α2;

      (3)若h(α1)>h(α2),則 α1大于 α2,記為 α1>α2。

      2 直覺模糊指派問題建模與求解

      2.1 標(biāo)準(zhǔn)指派問題的描述

      指派問題的標(biāo)準(zhǔn)形式(以人和任務(wù)為例):設(shè)有n個人和n項(xiàng)任務(wù),已知第i人完成第j任務(wù)的費(fèi)用為Cij(i,j=1,2,…,n),要求一個人和任務(wù)之間一一對應(yīng)的指派方案,使完成這n項(xiàng)任務(wù)的總費(fèi)用最少。

      一般稱矩陣

      為指派問題的系數(shù)矩陣,或效益矩陣。

      為了建立標(biāo)準(zhǔn)指派問題的數(shù)學(xué)模型,引入n2個0-1變量

      (i,j=1,2,…,n)

      這樣,問題的數(shù)學(xué)模型可寫成Model1的形式。

      對于非標(biāo)準(zhǔn)指派問題,通常是先將非標(biāo)準(zhǔn)型轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)型,然后就可以按標(biāo)準(zhǔn)指派問題進(jìn)行求解。

      2.2 直覺模糊指派問題

      具有直覺模糊信息的指派問題是指效益矩陣為直覺模糊數(shù)矩陣。對于有n個人和n項(xiàng)任務(wù)的指派問題,效益矩陣=()n×n,(i,j=1,2,…,n)。(uij,vij)表示第i人做第j任務(wù)的直覺模糊數(shù),其中uij代表第i人做第j項(xiàng)任務(wù)的贊成率,vij代表第i人做第j項(xiàng)任務(wù)的反對率。如一個指派問題,有10個人投票表決,其中23=(0.6,0.3),則表示對于第2個人做第3項(xiàng)工作有6人贊成,3人反對,1人棄權(quán)。

      具有直覺模糊信息的指派優(yōu)化目標(biāo)是完成各項(xiàng)工作支持票越多越好,反對票越少越好?;谶@一思想可以得到一個多目標(biāo)優(yōu)化問題的數(shù)學(xué)模型,如Model2所示。

      將上面多目標(biāo)數(shù)學(xué)模型中將贊成和反對按相等的權(quán)重進(jìn)行考慮,則轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)0-1優(yōu)化問題,如Model3所示。

      可以看出,Model3已經(jīng)轉(zhuǎn)化為效益矩陣為直覺模糊數(shù)的得分矩陣的最大化指派問題。

      2.3 具有直覺模糊信息的指派問題求解步驟

      具有直覺模糊信息的指派問題求解分為如下步驟:

      (3)如果將矩陣分為非標(biāo)準(zhǔn)指派矩陣,并將非標(biāo)準(zhǔn)問題轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)指派問題,利用匈牙利方法求解效益矩陣為直覺模糊數(shù)的得分矩陣的指派問題Model3。Model3的最優(yōu)解即最優(yōu)指派方案。

      3 實(shí)例研究

      某一員工選拔的問題中,有6項(xiàng)重要任務(wù),需要在10名員工中選拔6人分別完成其中一項(xiàng)任務(wù)。員工選拔通過專家投贊同和反對票的形式來決定,得到直覺模糊矩陣如表1所示。

      由表1直覺模糊矩陣,求得得分值矩陣如表2所示。

      表1 員工完成各項(xiàng)任務(wù)的直覺模糊數(shù)矩陣

      本問題是一個人多任務(wù)、目標(biāo)函數(shù)最大化的非標(biāo)準(zhǔn)指派問題,將得分矩陣做為效益矩陣,求解該非標(biāo)準(zhǔn)指派問題得到的最優(yōu)指派方案如表3所示。

      結(jié)合模糊直覺數(shù)矩陣,可以看出通過表3的指派方案選拔出的6名員工,分別去執(zhí)行各自的任務(wù)將會是大家贊同率最高,反對率最低的最優(yōu)化指派結(jié)果。另外,員工3、7、8、9由于支持率不高,反對率較大,不安排執(zhí)行任務(wù)。

      表2 員工完成各項(xiàng)任務(wù)的直覺模糊數(shù)得分值矩陣

      表3 最優(yōu)指派方案

      具有直覺模糊信息的指派問題是一類常見的真實(shí)指派問題,本文建立了的直覺模糊指派問題的數(shù)學(xué)模型,并探討了數(shù)學(xué)模型的求解方法。得到以下兩點(diǎn)結(jié)論:(1)在人員選拔,任務(wù)安排和機(jī)器資源等配置的指派問題中,采用直覺模糊數(shù)的進(jìn)行決策的方法更具客觀性,它反映了隸屬度,非隸屬度和猶豫度三方面的信息,使得指派方案的評價更細(xì)致、更科學(xué)。(2)實(shí)例計(jì)算表明,本文將直覺模糊的指派問題轉(zhuǎn)化為以得分值矩陣為效益矩陣的最大化指派問題進(jìn)行求解,該方法簡單、有效、易于操作。綜上,本文所提出的直覺模糊指派問題符合實(shí)際需求且簡便易行,適合在指派決策中推廣應(yīng)用。

      [1]LIN C J,WEN U P.A labeling algorithm for the fuzzy assignment problem[J].Fuzzy Sets and Systems, 2004,142:373-391.

      [2]YAAKOB S B,WATADA J.Fuzzy approach for assignment problem[C].IEEE International Conference on Fuzzy Systems,2009.

      [3]張肅,程啟月,申卯興.基于區(qū)間數(shù)型多因素指派模型的多傳感器優(yōu)化分配方法 [J].自動化學(xué)報,2008,34(2):240-245.

      [4]樊治平,王欣榮.具有語言評價信息的指派問題求解方法[J].系統(tǒng)工程學(xué)報,2004,19(1):14-19.

      [5]王堅(jiān)強(qiáng),孫超.不完全確定信息的群體語言指派問題的求解方法[J].中國管理科學(xué),2007,15(1):74-79.

      [6]ATANASSOV K.Intuitionistic fuzzy sets[C].In:Sgurev V ed.VII ITKR′s Session, Sofia, 1983.

      [7]ATANASSOV K.Intuitionistic fuzzy sets[J].Fuzzy Sets and Systems, 1986(20): 87-96.

      [8]BUSTINCE H,BURILLO P.Vague sets are intuitionistic fuzzy sets[J].Fuzzy Sets and Systems, 1996, 79: 403-405.

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