Многокритериальная задача оптимизации возделывания сельскохозяйственных культур на основе энтропии в условиях нечеткой среды

Abstract

Многокритериальное нелинейное программирование относится к разделу математического программирования, который включает оптимизацию нескольких целевых функций одновременно. На самом деле многие практические проблемы требуют оптимизации сразу несколько целевых функций. Однако, как правило, лица, принимающие решения, фокусируют свое внимание на цели, которую они считают наиболее оптимальной. В этой статье мы исследуем многоцелевую задачу планирования урожая в нечеткой среде, используя меру энтропии Шеннона в качестве целевой функции. Для вышеупомянутой задачи строится математическая модель, в которой неточные данные представлены $\lambda$-интегральным значением нечетких чисел. Представлены численные примеры, демонстрирующие методологию решения данной задачи. Multi-objective non-linear programming refers to a branch of mathematical programming that involves the optimization of multiple objective functions simultaneously. In reality, many programming problems encompass multiple objectives. However, thus far, we have focused on the objective that decision makers deemed to be the most optimal. In this article, we investigate the multi-objective crop planning problem within a fuzzy environment, utilizing Shannon's measure of entropy as the objective function. The aforementioned issue is transformed into a mathematical formulation, wherein the imprecise data is represented by the $\lambda$-integral value of fuzzy numbers. We address this issue through the application of a fuzzy mathematical programming approach. Numerical examples have been presented to demonstrate the solution methodology for the given problem.