A Possibilistic and Stochastic Programming Approach to Fuzzy Random MST Problems(Neural Networks and Fuzzy Systems, <Special Section>Recent Advances in Circuits and Systems)
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概要
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This paper deals with minimum spanning tree problems where each edge weight is a fuzzy random variable. In order to consider the imprecise nature of the decision maker's judgment, a fuzzy goal for the objective function is introduced. A novel decision making model is constructed based on possibility theory and on a stochastic programming model. It is shown that the problem including both randomness and fuzziness is reduced to a deterministic equivalent problem. Finally, a polynomial-time algorithm is provided to solve the problem.
- 2005-08-01
著者
-
片桐 英樹
広島大学大学院工学研究科
-
坂和 正敏
広島大学工学部
-
西崎 一郎
広島大 大学院工学研究院
-
Kato Kosuke
Hiroshima University
-
坂和 正敏
広島大学大学院工学研究院
-
Katagiri Hideki
Graduate School Of Engineering Hiroshima University
-
MERMRI El
Graduate School of Engineering, Hiroshima University
-
SAKAWA Masatoshi
Graduate School of Engineering, Hiroshima University
-
KATO Kosuke
Graduate School of Engineering, Hiroshima University
-
NISHIZAKI Ichiro
Graduate School of Engineering, Hiroshima University
-
Katagiri Hideki
Hiroshima University
-
Sakawa Masatoshi
Hiroshima University
-
Sakawa Masatoshi
Graduate School Of Engineering Hiroshima University
-
Mermri El
Graduate School Of Engineering Hiroshima University
-
Nishizaki Ichiro
Graduate School Of Engineering Hiroshima University
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