| LEADER |
04366nam a22002417a 4500 |
| 001 |
2117187 |
| 041 |
|
|
|a eng
|
| 044 |
|
|
|b ليبيا
|
| 100 |
|
|
|9 723994
|a عمار، السعيد
|e مؤلف
|g Ammar, El Saeed
|
| 245 |
|
|
|a An Algorithm for Solving Fully Fuzzy Rough Integer Transportation Problems
|
| 246 |
|
|
|a خوارزمية لحل مشاكل النقل الإستقرابية الفازية الصحيحة
|
| 260 |
|
|
|b جامعة مصراتة - كلية التربية
|c 2023
|g مارس
|
| 300 |
|
|
|a 82 - 99
|
| 336 |
|
|
|a بحوث ومقالات
|b Article
|
| 520 |
|
|
|a في مشاكل البرمجة الخطية وكذا مشاكل النقل عادة ما تواجهنا في الحياة العملية حالة من عدم اليقين نتيجة لعدم القدرة على تحديد معاملات النموذج وكذلك متغيرات القرار بشكل دقيق وبسبب العديد من العوامل التي لا يمكن السيطرة عليها. اقترحنا في هذا البحث خوارزمية لحل مشاكل النقل وإيجاد الحل الأمثل وتكلفة القيم المثلى حيث يكون العرض والطلب متوازنين عندما تكون البيانات غير يقينية، وذلك من خلال دراسة مشاكل النقل التي تكون فيها متغيرات القرار والمعاملات في دالة الهدف والقيود عبارة عن (trapezoidal fuzzy rough number). تعتمد منهجية الحل إلى تقسيم المشكلة إلى ست مشاكل ذات أعداد ثابتة ثم يتم تجميع الحل للمشكلة للحصول على الحل الأمثل لمثل هذه المشاكل التي يسودها عدم اليقين. علاوة على ذلك تمكننا الخوارزمية من البحث عن الحل الأمثل في أكبر عدد من الحلول الممكنة وبالتالي تمكين صناع القرار من اتخاذ القرار الصحيح بالنظر إلى الحلول المقترحة. أخيرا تم تقديم بعض الأمثلة لتوضيح طريقة عمل الخوارزمية.
|b A suggested algorithm, for solving fully fuzzy rough integer transportation problems (FFRITPs), is introduced in order to find an optimal solution and optimal values cost where the supply and demand are balanced. In real-life situations, the parameters of a transportation problems model may not be defined precisely, because of the current market globalization and some other uncontrollable factors. By study a special cases when all parameters and decision variables in the constraints and the objective function are trapezoidal fuzzy rough number (TrFRN). The methodology of the solution depends on dividing this problem into six crisp problems, and then assemble the solutions to find the optimal solution for the original problem. Furthermore, the proposed algorithm enable us to search for the optimal solution in the largest range of possible solutions. The split and separation method can be served as an important tool for the decision makers when they are handling various types of logistic problems having trapezoidal fuzzy rough variable and parameters. [In addition, the motivation behind this study is to enable the decision makers to make the right decision considering the proposed solutions, while dealing with the uncertain and imprecise data] Finally, the effectiveness of the proposed procedure is illustrated through numerical example.
|
| 653 |
|
|
|a البرمجة الخطية
|a القيم المثلي
|a الخطوات الرياضية
|a اتخاذ القرار
|
| 692 |
|
|
|a العدد الفازي
|a العدد الإستقرابي الفازي
|a مشكلة النقل
|a المشكلة الإستقرابية الفازية الكاملة
|a الحل الأمثل
|a العرض والطلب
|b Fuzzy Number
|b Fuzzy Rough Number
|b Transportation Problem
|b Fully Fuzzy Rough Problem
|b Optimal Solution
|b Supply and Demand
|
| 700 |
|
|
|9 723996
|a الجربي، طارق
|e م. مشارك
|g Eljerbi, Tarek
|
| 773 |
|
|
|4 التربية والتعليم
|6 Education & Educational Research
|c 006
|e Scientific Journal of Faculty of Education
|l 021
|m ع21
|o 1577
|s المجلة العلمية لكلية التربية
|v 000
|
| 856 |
|
|
|u 1577-000-021-006.pdf
|
| 930 |
|
|
|d y
|p y
|q n
|
| 995 |
|
|
|a EduSearch
|
| 999 |
|
|
|c 1365253
|d 1365253
|
