SIMULATION OBJECTIVES OF FUZZY LINEAR PROGRAMMING WITH AN α-LEVEL METHOD OF λ-CONTINUE


如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

The article describes an approach that allows to formally describe the arising uncertainties in linear optimization problems. The generalized parametric alpha-level method of lambda-continuation of the fuzzy linear programming problem is considered. The model offers two methods that take into account the expansion of the binary fuzzy ratio (“strong” and “weak”). After the condition is formed taking into account the incoming quantities in the form of fuzzy numbers (the objective function and the system of constraints), the optimal solution (the value of the objective function) for each alpha and lambda is calculated using the simplex method implemented in Mathcad. On its basis, a mathematical model is built that will take into account the random values of alpha and lambda with a uniform distribution law. The paper presents a description of the simulation study, which confirms the conclusions about the possibilities of the method. Using the proposed theory, the decision-maker receives more information showing the behavior of the system with small changes in the input parameters to make more informed conclusions about the choice of financing of an investment project. The developed method of simulation of fuzzy estimation can be applied to other economic models with the appropriate necessary modification, for example, to assess the creditworthiness of the enterprise.

全文:

受限制的访问

作者简介

Alevtina Shatalova

Kuban State University

Email: al-shatalova@yandex.ru
Krasnodar, Russian Federation

Konstantin Lebedev

Kuban State University

Email: klebedev.ya@yandex.ru
PhD, professor; Department of Math and Computer Science Krasnodar, Russian Federation

参考

  1. Бамадио Б., Кузякина М.В., Лебедев К.А. Оценки кредитоспособности предприятия на основе пятифакторной модели Альтмана при использовании аппарата нечетких множеств и среднеквадратичного интегрального приближения // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2014. [Электронный ресурс]. URL: http://ej.kubagro.ru/2014/10/pdf/39
  2. Бережной Л.Н. Теория оптимального управления экономическими системами: учеб. пособие. СПб.: ИВЭСЭП, Знание, 2002.
  3. Беллман Р., Заде Л. Принятие решений в расплывчатых условиях. В кн.: Вопросы анализа и процедуры принятия решений. М.: Мир, 1976. С. 172-215.
  4. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. М.: Мир, 1976.
  5. Зайченко Ю.П. Исследование операций. Нечеткая оптимизация. К.: Выща Школа, 1991. 191 с.
  6. Коршунова Н.И., Плясунов B.C. Математика в экономике. М.: Вита-Пресс, 1996.
  7. Лагоша Б.А., Дегтярева Т.Д. Методы и задачи оптимального управления: учеб. пособие. М.: МЭСИ, 2000.
  8. Колемаев В.А. Математическая экономика: учебник для вузов. М.: ЮНИТИ, 1998.
  9. Иванилов Ю.П., Лотов А.В. Математические модели в экономике. М.: Наука, 1979.
  10. Ортега Дж., Рейнболдт В. Итерационные методы решения нелинейных систем уравнений со многими переменными. М.: Мир. 1975. 559 с.
  11. Пегат А. Нечеткое моделирование и управление / А. Пегат, пер. с англ. 2-е изд. (эл.). М.: БИНОМ - Лаборатория знаний, 2013. 798 с.
  12. Понтрягин Л.С. Математическая теория оптимальных процессов / Л.С. Понтрягин, В.Г. Болтянский, Р.В. Гамкрелидзе, Е.Ф. Мищенко. М.: Наука, 1976.
  13. Семенчин Е.А., Шаталова А.Ю. Инвестиционный портфель с переменным объемом фонда инвестирования // Фундаментальные исследования. 2012. № 9. C. 739-744.
  14. Семенчин Е.А., Шаталова А.Ю. Математическая модель максимизации прибыли, получаемой банком за счет реализации инвестиционных проектов // Фундаментальные исследования. 2012. № 6. C. 258-262.
  15. Семенчин Е.А., Шаталова А.Ю. Оценка эффективности оптимального инвестиционного портфеля // Вестник КубГУ. Естественные науки. 2012.
  16. Семенчин Е.А. Методика оценки эффективности оптимального инвестиционного портфеля. В кн.: Семенчин Е.А., Шаталова А.Ю. Экономическое развитие России в условиях глобальной нестабильности: тенденции и перспективы. Сочи, 2012.
  17. Семенчин Е.А. Оптимизация инвестиционного портфеля c ограниченным объемом инвестирования. В кн.: Семенчин Е.А., Шаталова А.Ю. Экономика и эффективность организации производства. Брянская государственная инженерно-техническая академия, 2012.
  18. Стародубцев И.Ю. Решение задачи линейного программирования с нечеткими параметрами // Технические науки - от теории к практике: сб. ст. по матер. VI междунар. науч.-практ. конф. Новосибирск: СибАК, 2012.
  19. Фидлер М. Задачи линейной оптимизации с неточными данными / М. Фидлер, Й. Недома, Я. Рамик, И. Рон, К. Циммерманн. М.-Ижевск: НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», Институт компьютерных исследований, 2008. 288 с.
  20. Хазанова Л.Э. Математическое моделирование экономических систем. Динамическое программирование. М.: ИНЭУП, 1997.
  21. Харин Ю.С. Основы имитационного и статического моделирования: учеб. пособие / Ю.С. Харин, В.И. Малюгин, В.П. Кирлица, В.И. Любач, Г.А. Хацкевич. Минск: Дизайн ПРО, 1997. 288 с.
  22. Хачатрян С.Р. Методы и модели решения экономических задач / С.Р. Хачатрян, М.В. Пинешня, В.П. Буянов. М.: Экзамен, 2005. 384 с.
  23. Шаталова А.Ю. Нечеткое линейное программирование в задаче оптимального финансирования инвестиционных проектов, максимизирующей получаемый предприятием доход / А.Ю. Шаталова, К.А. Лебедев // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. 2015. № 9. Ч. 1.
  24. Шаталова А.Ю. Параметрический α-уровневый метод λ-продолжения для задачи нечеткого линейного программирования / А.Ю. Шаталова, К.А. Лебедев // Вестник Бурятского государственного университета. Математика, информатика. 2018. № 1.
  25. Шаталова А.Ю., Лебедев К.А. Усовершенствованный метод Альтмана для оценки кредитоспособности предприятия // Вестник научных конференции. 2018. № 4-2 (32). С. 119-122.
  26. Altman E.I. Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy. Journal of Finance. 1968. 23 (4).
  27. Beaver W. Financial Ratio as Predictors of Failure, Empirical Research in Accounting. Journal of Accounting Research. 1967. № 4.
  28. Deluca A., Termini S. A definition of a non-probabilistic entropy the of fuzzy sets theory. Information and Control. 1972. № 4.
  29. Fulmer J. A Bankruptcy classification model for small finns. Journal of Commercial Bank Lending. 1984. № 6.
  30. Hiyama T., Sameshima T. Fuzzy logic control scheme for an-line stabilization of multi-machine power system. Fuzzy Sets and Systems. 1991. Vol. 39.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载


##common.cookie##