Nghiên cứu ứng dụng phương pháp tối ưu hóa quyết định dựa trên lý thuyết mờ trong sản xuất chi tiết máy tại các nhà máy công nghiệp

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH CƠNG TRÌNH NGHIÊN CỨU KHOA HỌC CẤP TRƯỜNG NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP TỐI ƯU HÓA QUYẾT ĐỊNH DỰA TRÊN LÝ THUYẾT MỜ TRONG SẢN XUẤT CHI TIẾT MÁY TẠI CÁC NHÀ MÁY CÔNG NGHIỆP S K C 0 9 MÃ SỐ: T2014-79 S KC 0 5 Tp Hồ Chí Minh, 2014 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI KH&CN CẤP TRƯỜNG Nghiên cứu ứng dụng phương pháp tối ưu hóa định dựa lý thuyết mờ sản xuất chi tiết máy nhà máy công nghiệp Mã số: T2014-79 Chủ nhiệm đề tài: TS VŨ QUANG HUY TP HCM, 12/2014 TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH KHOA CƠ KHÍ CHẾ TẠO MÁY BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI KH&CN CẤP TRƯỜNG Nghiên cứu ứng dụng phương pháp tối ưu hóa định dựa lý thuyết mờ sản xuất chi tiết máy nhà máy công nghiệp Mã số: T2014-79 Chủ nhiệm đề tài: TS VŨ QUANG HUY TP HCM, 12/2014 MỤC LỤC MỤC LỤC DANH MỤC HÌNH CHƯƠNG GIỚI THIỆU 1.1 Tổng Quan 1.2 Tính cấp thiết đề tài 1.3 Mục Đích Nghiên Cứu 1.4 Phương Pháp Nghiên Cứu 1.5 Đối Tượng, Phạm Vi Nghiên Cứu 1.6 Nội Dung Nghiên Cứu CHƯƠNG KHÁI NIỆM TẬP MỜ CHƯƠNG 11 PHƯƠNG PHÁP ĐỀ XUẤT CHO XẾP HẠNG 11 TẬP MỜ HÌNH THANG 11 3.1 Giải thuật cho xếp hạng tập mờ 11 3.2 Giải thuật bổ sung với hệ số epsilon 18 3.3 Quan điểm người định 22 CHƯƠNG KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 23 Ví dụ 23 Ví dụ 24 Ví dụ 25 CHƯƠNG KẾT LUẬN 26 TÀI LIỆU THAM KHẢO 27 DANH MỤC HÌNH Hình Hàm liên thuộc tập mờ hình thang A Hình Hàm liên thuộc tập mờ tổng qt hóa hình thang với độ cao bên trái bên phải khác  Li   Ri Hình Diện tích bên trái bên phải tập mờ có độ cao bên trái bên phải  Li   Ri   i 12 Hình Diện tích bên trái bên phải tập mờ khác độ cao bên trái  Li   Ri 13 Hình Diện tích bên trái bên phải tập mờ khác độ cao bên trái  Li   Ri 14 Hình Hàm liên thuộc tập mờ hình thang ảnh chiếu có độ cao bên trái bên phải 16 Hình Hệ số epsilonvà hàm liên thuộc với trường hợp 20 Hình Các tập mờ A1 , A2 , A3 ví dụ 24 Hình Các tập mờ A1 , A2 , A3 ví dụ 25 Hình 10 Các tập mờ A1 , A2 , A3 ví dụ 25 CHƯƠNG GIỚI THIỆU 1.1 Tổng Quan Đã có nhiều cơng trình nghiên cứu tiến hành nhằm phát triển phương pháp hiệu để tối ưu hóa định sản xuất công nghiệp giúp gia tăng số sản phẩm, giảm chi phí, nguồn nhân lực giới hạn khơng gian sản xuất Mặc dù có nhiều phương pháp nghiên cứu đề xuất nhà khoa học phương pháp bị giới hạn số trường hợp đặc biệt dẫn tới số định phương án đề xuất phương án tối ưu Các nghiên cứu tiếp tục tiến hành để khắc phục hoàn thiện phương pháp đề xuất trước Đánh giá phân loại theo logic mờ ứng dụng rộng rãi khoa học, kỹ thuật lĩnh vực kinh tế phát triển, với bốn mươi phương pháp đề xuất sau định nghĩa logic mờ giới thiệu lần đầu Zadeh [1] Trong năm gần đây, việc giảm thiểu mức độ sai lệch, xếp hạng dùng logic mờ xem xét cải thiện Dực mức độ sai lệch dựa tập tối đa tối thiểu kết hợp với phương pháp trọng tâm, Wang et al xác định mức độ lệch trái phải giá trị tập mờ cần xếp hạng [2] Tuy nhiên, Nejad Mashinchi phương pháp Wang et al thiếu phân loại việc xây dựng bảng xếp hạng với giá trị định lượng không thuyết phục dẫn đến kết xếp hạng số trường hợp không hợp lý [3] Ngoài ra, Hajjari số hạn chế phương pháp độ lệch qua ví dụ cụ thể [4] Tối thiểu hóa khỏang cách xác định dựa vào mẫu tham số điểm gần số mờ để xếp hạng số mờ Asady Zendehnam sử dụng defuzzification tối thiểu khoảng cách hai số mờ để có điểm gần [5] Sau đó, Abbasbandy Hajjari phân tích hạn chế phương pháp xếp hạng Asady Zendehnam Trong trường hợp, điểm gần khơng, kết xếp hạng số mờ bị sai dễ dàng xác định qua trực giác [6] Tuy nhiên, phương pháp Abbasbandy Hajjari đề xuất sau khơng đủ để so sánh tất tập mờ hình tam giác tập mờ hình thang dù có diện tích khác dẫn đến kết tương đương Trong báo gần Asady, hệ số epsilon đề xuất kết hợp với phương pháp tối thiểu hóa khoảng cách để giải tốn có số đánh giá áp dụng phương pháp đề xuất trước Hơn nữa, Ezzati et al [8] Abbasbandy Hajjari phương pháp [6] không thành công xếp hạng tam giác đối xứng hình thang mờ tương ứng nỗ lực đáng kể để cải thiện cách tiếp cận để xếp hạng số mờ cách thay đổi cách xếp hạng phương pháp Abbasbandy phương pháp Hajjari, nhấn mạnh tập mờ đối xứng Xa nữa, Kumar dưa phương pháp tổng quát cho xếp hạng tập mờ hình thang[10] số mờ Chen et al thực số đóng góp để phát triển bảng xếp hạng tổng quát số mờ phương pháp Đầu tiên, họ giới thiệu phân tích rủi ro mờ dựa bảng xếp hạng tổng quát số mờ hình thang [12] dựa khái quát mờ số với độ cao khác chênh lệch khác [13] Hiện nay, Chen et al giới thiệu định nghĩa số mờ tổng quát thiết lập với chiều cao bên trái bên phải [15] Để có hiệu toàn diện phức tạp để xếp hạng tổng quát mờ số Tác giả đề xuất cách tiếp cận sáng tạo để xếp hạng số mờ tổng quát dựa khác chiều cao bên trái bên phải Mức trung bình bên trái bên phải số tập mờ xác định số để xếp hạng tập mờ giúp tăng khả phân loại phương pháp đề xuất, hệ số epsilon thêm vào số giá trị trung bình tập mờ giống 1.2 Tính cấp thiết đề tài Lực chọn phương án tối ưu từ phương án đề xuất với độ phức tạp cao tốn thường xun gặp cơng nghiệp sản xuất Phương án tối ưu giúp giảm chi phí, giá thành sản phẩm, diện tích sản xuất, tiết kiệm lượng, Chính lý trên, tác giả muốn tìm hiểu, nghiên cứu đề xuất phương pháp định chọn lựa phương án tối ưu dùng lý thuyết mờ 1.3 Mục Đích Nghiên Cứu Ngày nay, sản phẩm chất lượng cao với số lượng lớn giá thành rẻ nhu cầu thiết yếu xã hội nhằm đáp ứng sống tiện nghi chất lượng cao Bên cạnh đó, số ngành cơng nghiệp địi hỏi sản phẩm xử lý chế tạo theo quy trình đặc biệt cho số ứng dụng quan trọng lĩnh vực hàng không, vũ trụ quốc phịng Vì vậy, nội dung nghiên cứu giới thiệu tài liệu nhằm mục đích đư giải pháp lựa chọn phương án tối ưu công nghiệp sản xuất 1.4 Phương Pháp Nghiên Cứu Đề tài thực cách kết hợp nhiều phương pháp nghiên cứu - Tham khảo tài liệu có liên quan: Thơng qua mạng Internet, thư viện, sách báo tạp chí quốc thu thập tài liệu có sẵn, kế thừa điểm mạnh, khắc phục điểm yếu Tham khảo tài liệu giúp cho người nghiên cứu bổ sung vốn kiến thức, lý luận phương pháp mà cơng trình nghiên cứu trước sử dụng Từ tìm ý tưởng để vận dụng giải vấn đề đề tài - Phân tích: Phân tích ưu nhược điểm phương pháp liên quan đề tài nghiên cứu - Thiết kế: Đề xuất phương pháp cải tiến, giải thuật - Mô phỏng: Viết chương trình để khảo sát chọn lựa thơng số tối ưu chứng minh hiệu đề xuất 1.5 Đối Tượng, Phạm Vi Nghiên Cứu Đối tượng nghiên cứu Tìm hiểu phương pháp định tối ưu bao gồm ưu nhược điểm phương pháp công nghiệp sản xuất Phạm vi nghiên cứu Đề xuất phương pháp khắc phục nhược điểm thiếu xót phương pháp giới thiệu trước Trình bày ứng dụng minh họa cho phương pháp đề xuất 1.6 Nội Dung Nghiên Cứu - Thu thập đọc tài liệu tham khảo - Xây dựng phát triển mô hình tốn học đối tượng nghiên cứu - Đề xuất phân tích cấu chấp hành - Đề xuất phát triển điều khiển - Mô đánh giá hệ thống CHƯƠNG KHÁI NIỆM TẬP MỜ Trong chương này, khái niệm tập mờ định nghĩa sau [16] Định nghĩa 1: Một tập mờ với với hàm liên thuộc u AL ( x),   , u A ( x)   R u A ( x), 0,  otherwise,  1 số, Với uA mô tả sau: a  x  b, b  x  c, (1) c  x  d, L [0, ] Vì u A ( x) and u AL ( x) : [a, b]  [0, ] u AR ( x ) u AR ( x) : hai ánh xạ từ R đến miền đơn ánh liên tục nên hàm ngược hai hàm liên thuộc trái phải tồn Giả sử  AL : [a, b]  [0, ] and  AR : [c, d ]  [0, ] hàm ngược u AL ( x) : [a, b]  [0, ] u AL ( x) and u AR ( x ) Vì có giá trị liên tục tăng hữu hạn nên  AL : [a, b]  [0, ] liên tục hữu hạn Tương tự, u AR ( x) : [c, d ]  [0, ] có giá trị liên tục giảm hữu hạn Vì vậy,  AR : [c, d ]  [0, ] i có giá trị liên tục giảm hữu hạn Hai hàm  AL  AR [0, ] tính tích phân miền   Nói cách khác , 0  AL ( y)dy 0  AR ( y)dy tồn y  a b c d Hình Hàm liên thuộc tập mờ hình thang x A Chỉ số để xếp hạng tập bước tính theo công thức sau: M Ai  LAi  RAi (14) Bước 2: Dự số tính từ công thức (14), the ranking order is defined as: Ai Aj , if and only if M Ai  M Aj , Ai Aj , if and only if M Ai  M Aj , Ai  Aj , if and only if (15) M Ai  M Aj Luật 1: Cho nhóm tập mờ Ai  (ai , bi , ci , di , Li , Ri ), i  1, 2, , n , ảnh chiếu  Ai  (di , ci , bi , ai ,,  Li ,  Ri ), i  1, 2, , n số xếp hạng M Ai  M Aj hợp lệ M  Ai  M  Aj Chứng minh: Như mơ tả hình 6, Dựa đặc tính hình học tập mờ ảnh chiếu để chứng minh kết   Li   Ri ,   Ri   Li (16) Trường hợp 1: Nếu  Li   Ri   i Từ hình 6a, cơng thức (8), (9) M Ai  1  LAi  RAi    i   bi  ci  di  M  Ai  M Aj  1  L Ai  R Ai     i   bi  ci  di  1 LAj  RAj    j  a j  b j  c j  d j   M  Aj   L Aj  R Aj    14  j  a j  bj  c j  d j  (17) (18) (19) (20) 15 Như thấy từ (17-20), M  Ai  M Ai and M  Aj   M Aj Vì số xếp hạng (21) M Ai  M Aj  Li hợp lệ M  Ai  M  Aj   Ri -di -ci y -bi -ai  Li Ri bi ci di x a) y   Li  Ri -di -ci  Li -bi -ai b)  Ri Ri y bi Li  Li -di -ci ci di x Ri -bi -ai c) bi ci di x Hình Hàm liên thuộc tập mờ hình thang ảnh chiếu có độ cao bên trái bên phải 16 Trường hợp 2:  Li   Ri Từ hình 6b cơng thức (10), (11), (14) 1   bi  Li   ci  di  Ri 4 1   ci  bi   Li   Ri   Ri bi   Li ci 2 M Ai   (22)   1  di  ci  Ri   ci  bi   Li   Ri 4 1   Li ci   Ri bi  (bi  ) Li 2 M  Ai    (23) Kết từ (22) and (23), thỏa mãn điều kiện (21) Tương tự, tính so sánh M Aj and M  Aj Vì số xếp hạng M Ai  M Aj chặt M  Ai  M  Aj Trường hợp 3: Nếu  Li   Ri Như mơ tả hìnhh 6c, phương trình (12), (13), (14) tính số xếp hạng ảnh chiếu tập mờ  1   bi  Li   ci  bi   Li   Ri 4 1   Ri bi   Li ci  (ci  di ) Ri 2 M Ai   (24) 1  ci  di  Ri    bi  Li 4 1   ci  bi   Li   Ri   Li ci   Ri bi 2 M  Ai    (25)  Điều kiện phương trình (21) thỏa với kết từ (24) (25) Tương tự, tính so sánh M Aj andVì số xếp hạng M Ai  M Aj chặt M  Ai  M  Aj 17 3.2 Giải thuật bổ sung với hệ số epsilon Trong số trường hợp, giá trị trung bình xếp đạt cách tính tốn diện tích bên trái bên phải bước giá trị Vì để gia tăng khả xếp hạng tập mờ, hệ số epsilon đuôc định nghĩa sau:     L1 , R1 , i 1 , Li , Ri , , LN , RN  N (26) N số tập mờ cần xếp hạng Vì vậy, số bao gồm thành phần epsilon định nghĩa tính tốn lại mơ tả sau đây: Trường hợp 1: Nếu  Li   Ri   i Như mơ tả hình 7a, diện tích vùng bên trái phải tính sau  i  LAi   g i ( y )dy   g i ( y ) dy     (b  a )   (b  a ) i   i   dy   i  i i y  dy    i    i   i  RAi   g i ( y )dy   (27) g Ri ( y )dy    (c  d i )    (c  d ) i   i   d i dy    Ri i y  d i  dy  Ri   Ri     (28) Trường hợp 2: Nếu  Li   Ri Như mơ tả hình 7b, diện tích vùng bên trái phải tính sau   Li  LAi   g Li ( y )dy   g Li ( y )dy     (b  a )   (b  a ) i   i   dy   Li  i i y  dy    Li    Li    Ri  RAi   g Ri ( y )dy   g Ri ( y )dy    Li  Ri g LRi ( y )dy    (c  d )    (c  d ) i   i   di dy    Ri i i y  d i  dy    Ri   Ri      Li  Ri (29) (30)  (ci  bi )  bi   Li ci  y  Ri  dy  Li   Ri   Li   Ri 18 Trường hợp 3: Nếu  Li   Ri Như mơ tả hình 7c, diện tích vùng bên trái phải tính sau y  Li Ri  bi a) ci di x y Ri  Li  bi b) ci di x 19 y Li Ri  bi ci c) di x Hình Hệ số epsilon hàm liên thuộc với trường hợp   Li  LAi   g Li ( y )dy   g Li ( y )dy    Ri  Li g LRi ( y )dy     (b  a )   (b  a ) i   i   dy   Li  i i y  dy     Li    Li    Ri  Li (31)  (ci  bi )  bi   Li ci  y  Ri  dy  Li   Ri   Li   Ri   Ri  RAi   g Ri ( y )dy   g Ri ( y )dy (32)     (c  d )   (c  d ) i i   i   d i dy   Ri  i y  d i dy    Ri    Ri  Chỉ số xếp hạng tập mờ xác định sau: M Ai   LAi  RAi  (33) Bước số xếp hạng chứng minh thỏa luật mô tả sau:Cho tập mờ mô tả sau Ai  (ai , bi , ci , di , Li , Ri ), i  1, 2, , n , ảnh chiếu  Ai  (di , ci , bi , ai ,,  Li ,  Ri ), i  1, 2, , n phương trình (26) Chỉ số xếp hạng hợp lệ Một hệ số epsilon tính M Ai  M Aj M  Ai  M  Aj Trường hợp 1: Nếu  Li   Ri   i Như mơ tả hình 7a (27), (28), (33) 20 Chỉ số xếp hạng tập mờ ảnh chiếu tính sau: 1 2 M Ai  (ai  bi ) i  (bi  ) 4 i (34) 1 2   ci  di  Ri  (ci  di ) 4  Ri 1 2 M  Ai   (di  ci ) i  (ci  di ) 4 i (35) 1 2   bi   i  (bi  ) 4 i Như kết từ (34), (35) M  Ai  M Ai and Vì kết M  Aj   M Aj M Ai  M Aj hợp lệ (36) M  Ai  M  Aj Trường hợp 2: Nếu  Li   Ri Như mơ tả hình 77b (29),(30), and (33) Chỉ số xếp hạng tập mờ ảnh chiếu tính sau: M Ai  1 2 2 (ai  bi ) Li  (bi  )  (ci  d i ) 4  Li  Ri (37) 1   2ci  d i  bi  Ri  (ci  bi ) Li 4 2 M  Ai   (ci  di )  (di  bi  2ci ) Ri  Ri 1 2  (ci  bi ) Li  (bi  )  (ai  bi ) Li 4  Li (38) Như kết từ (37),(38) điều kiện phương trình (36) thỏa Tương tự, ta tính M Aj and M  Aj Vì kết M Ai  M Aj hợp lệ M  Ai  M  Aj Trường hợp 3: Nếu  Li   Ri Như mơ tả hình 77c (31),(32), and (33), Chỉ số xếp hạng tập mờ ảnh chiếu tính sau: 21 M Ai  2 1 (bi  )  (ci  bi ) Ri  (ci  di ) Ri  Li 4 2  (ci  di )  (ai  ci  2bi ) Li  Ri M  Ai   1 2  2bi   ci  Li  (ci  di ) 4  Ri 1 2  (ci  di ) Ri  (bi  )  (ci  bi ) Ri 4  Li Như kết từ tính M Aj and (39) (40) (39), (40), điều kiện phương trình (36) thỏa Tương tự, ta M  Aj 3.3 Quan điểm người định Phương pháp đề xuất quan tâm đến quan điểm người định dực kinh nghiệm xếp hạn tập mờ Trong số trường hợp, kinh nghiệm quan điểm người định ảnh hưởng đến thứ tự xếp hạng Trong thực tế, số xếp hạng nganh quan điểm người định định thứ hạng phân loại   0,1 số thể quan điểm mức rủi ro phương án is used for reflecting the attitude of the decision maker towards risk in fuzzy decision making   0.5 phản ánh quan điểm tiêu cực người định với phương án đó,   0.5 phản ánh quan điểm tích cực người định với phương án   0.5, quan điểm trung dung người định (1   ) LAi   RAi  1 M Ai  (41) 22 CHƯƠNG KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN Trong chương này, Phương pháp đề xuất áp dụng cho xếp hạn số tập mờ để chứng minh khả đánh giá, phân loại xếp hạng giải thuật, hữu ích tốn cần chọn lực phương án để định, đầu tư, sản xuất hay loại sản phẩm giúp công ty, nhà máy tối đa hóa lợi nhận tối thiểu hóa chi phí thời gian tiến hành sản xuất Ví dụ Xem xét tập mờ sau, hình A1   1, 2,  , A2   2.5, 2.75, 3 , A3   2, 3, 4 , Chỉ số xếp hạng dựa phương pháp Nejad Mashinchi’s [3] DA  0.185, DA2  0.220, DA3  0.280 thứ tự xếp hạng hạng ảnh chiếu tập mờ  A3  A1  A2 A1 A2 A3 Chỉ số xếp D A1  1.406, D A2  1.650, D A3  1.275, Hiển nhiên kết xếp hạng mâu thuẫn Theo phương pháp Asady’s Chỉ số xếp hạng tập mờ ảnh chiếu DA1  2.75, DA2  2.75, DA3  D A1  2.75, D A2  2.75, D A3  3 A1 A2 A3 and  A3  A1 kết xếp hạng  A2 , Mặc dù kết hợp lệ khơng có phân loại khác biệt tập mờA Dựa phương pháp đề xuất, dùng quan điểm người định    0.5 DA1  2.749925 , DA2  2.75 , DA3  D A2  2.75 , D A3  3 số xếp hạng A1 A2 Chỉ số xếp hạng ảnh chiếu tập mờ A3 , D A1  2.749925 ,  A3  A2  A1 Kết xếp hạng phương pháp rõ ưu điểm đề xuất so với giải thuật Nejad Mashinchi[3] Asady [5] 23 A1 1 A3 A2 Hình Các tập mờ A1 , A2 , A3 ví dụ Ví dụ Xem xét tập mờ sau, hình A1  1, 1,1, 15 , A2   2, 4, 10  , A3   0, 2, 6, 8 , Phương pháp Ezzati’s [8] phương pháp gần đề xuất Chỉ số xếp hạng tập mờ ảnh chiếu là: DA1  2.167  7 , , DA2   6 , DA3   0 D A1  2.167  7 , D A2  4  6 , D A3  4  0 thứ tự xếp hạng tập mờ ảnh chiếu A1 A3 A2 ,  A3  A2  A1 Dễ dàng thấy kết xếp hạng mâu thuẫn Dựa A1 A2 phương pháp đề xuất: A3 D A1  4.9965, D A2  4, D A3  4, and DA1  4.49965, DA2  4,  A1  A2 DA3  4, and  A3 Kết xếp hạng phương pháp rõ ưu điểm đề xuất vuột qua nhược điểm phương pháp Ezzati 24 A1 A3 A2 -2 Hình Các tập mờ 10 12 14 16 A1 , A2 , A3 ví dụ Ví dụ Consider three generalized fuzzy numbers adopted [10], from as shown in Fig.10 A1   0.1, 0.3, 0.5; 1, 1 and A2   0.2, 0.3, 0.4, ; 0.8, 0.8 , This example presents the influence of attitudes of decision maker and different generalized heights when ranking fuzzy numbers Kumar’s method only considered the minimum height of fuzzy numbers In the proposed method, we considered the different heights of fuzzy numbers The results of this example are shown in Table I and indicated the strong discrimination of the proposed method 0.8 A1 A2 0.1 0.2 Hình 10 Các tập mờ 0.3 A1 , A2 , A3 0.4 0.5 ví dụ 25 CHƯƠNG KẾT LUẬN Một phương pháp đề xuất cho phân loại xếp hạng tập mờ dựa khác biệt độ cao bên trái phải giới thiệu báo cáo Đầu tiên, định nghĩa khu vực bên trái bên phải tập mờ với chiều cao khác bên Sau đó, giá trị số tính dựa mức trung bình bên trái bên phải khu vực để xếp hạng thứ tự tổng quát tập mờ Trong trường hợp giá trị số xếp hạng tập mờ tương đương, hệ số tổng quát epsilon xác định áp dụng cho thuật toán đề xuất để làm cho rõ hơn khác biệt xếp hạng tập mờ Xa nữa, quan điểm người định coi yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến thứ hạng tập mờ Các mô chứng minh phù hợp phương pháp xếp hạng đề xuất Cuối cùng, số ví dụ số cung cấp kết cho thấy phương pháp đề xuất khắc phục nhược điểm phương pháp có mạnh mẽ , đáng tin cậy, xác tồn diện để xếp hạng phức tạp tổng quát số mờ 26 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] L.A Zadeh, "Fuzzy sets, Information and Control," vol 8, 1965, pp 338353 [2] Z.X Wang, Y.J Liu, Z.P Fan, B Feng, "Ranking L-R fuzzy number based on deviation degree," Inform Sci., vol 179, 2009, pp 2070-2077 [3] A.M Nejad, M Mashinchi, "Ranking fuzzy numbers based on the areas on the left and the right sides of fuzzy number," Compt & Math Appl., vol 61, 2011, pp 431-442 [4] T Hajjari, "On Deviation Degree Methods for Ranking Fuzzy Numbers," Aust J Basic Appl Sci., vol 5, 2011, pp 750-758 [5] B Asady, A Zendehnam, "Ranking fuzzy numbers by distance minimization," Appl Math Model., vol 31, 2007, pp 2589-2598 [6] S Abbasbandy, T Hajjari, "A new approach for ranking of trapezoidal fuzzy numbers," Compt & Math Appl., vol 57 2009, pp 413-419 [7] B Asady, "Revision of distance minimization method for ranking of fuzzy numbers," Appl Math.l Model., vol 35, 2011, pp.1306-1313 [8] R Ezzati, T Allahviranloo, S Khezerloo, M Khezerloo, An approach for ranking of fuzzy numbers," Expert Syst Appl., vol 39, 2012, pp 690-695 [9] Y.L.P Thorani, P.B Rao, N.R Sahankar, "Ordering Generalized Trapezoidal Fuzzy Numbers," Int J Contemp Math Sci., vol 7, 2012, pp 555-573 [10] A Kumar, P Singh, P Kaur, A Kaur, "A new approach for ranking of L–R type generalized fuzzy numbers," Expert Sys Appl., vol 38 , 2011, pp 10906-10910 [11] A Kumar, P Singh, K Amarpreet, "Ranking of Generalized Exponential Fuzzy Numbers using Integral Value Approach," Int J Adv Soft Compt Appl., vol 2, 2010, pp 221-231 [12] S.-J Chen, S.-M Chen, "Fuzzy risk analysis based on the ranking of generalized trapezoidal fuzzy numbers," Appl Intell., vol 26, 2007, 1-11 27 [13] S.-M Chen, J.-H Chen, "Fuzzy risk analysis based on ranking generalized fuzzy numbers with different heights and different spreads," Expert Sys Appl., vol 36, 2009, pp 6833-6842 [14] S.-M Chen, K Sanguansat, "Analyzing fuzzy risk based on a new fuzzy ranking method between generalized fuzzy numbers," Expert Syst Appl.,vol.38, 2011, pp 2163-2171 [15] S.-M Chen, A Munif, G.-S Chen, H.-C Liu, B.-C Kuo, "Fuzzy risk analysis based on ranking generalized fuzzy numbers with different left heights and right heights," Expert Syst Appl., vol 39, 2012, pp 6320-6334 [16] D Dubois, H Prade, "Operations on fuzzy numbers," Int J Sys Sci., vol 9, 1978, pp 613-626 [17] C.H Cheng, "A new approach for ranking fuzzy numbers by distance method," Fuzzy Set Syst., vol 95, 1998, pp 307-317 [18] B Matarazzo, G Munda, "New approaches for the comparison of L–R fuzzy numbers: a theoretical and operational analysis," Fuzzy Set Syst., vol 118 , 2001, pp 407-418 [19] A Kaufmann, M Gupta, Introduction to Fuzzy Arithmetic: Theory and Applications, New York: Van Nostrand Reinhold, 1991 28 ... MINH KHOA CƠ KHÍ CHẾ TẠO MÁY BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI KH&CN CẤP TRƯỜNG Nghiên cứu ứng dụng phương pháp tối ưu hóa định dựa lý thuyết mờ sản xuất chi tiết máy nhà máy công nghiệp Mã số: T2014-79... MINH BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI KH&CN CẤP TRƯỜNG Nghiên cứu ứng dụng phương pháp tối ưu hóa định dựa lý thuyết mờ sản xuất chi tiết máy nhà máy công nghiệp Mã số: T2014-79 Chủ nhiệm đề tài: TS VŨ... Đối tượng nghiên cứu Tìm hiểu phương pháp định tối ưu bao gồm ưu nhược điểm phương pháp công nghiệp sản xuất Phạm vi nghiên cứu Đề xuất phương pháp khắc phục nhược điểm thiếu xót phương pháp giới