具有排名函数的模糊运输模型的成本分析（两阶段）

根据迄今为止的研究，通过使用任何去模糊化方法将模糊值去模糊化，可以获得一个清晰值，然后用该值来分析整个问题。然而，使用现有方法生成的清晰值可能与模糊值不完全匹配。可能会有某个值略早或略晚于获得的清晰值会产生更好的结果。因此，本研究的目的在于提供一种可以去模糊模糊参数值的技术，使得在对该技术稍作调整后，可以得到多于一个可能的值。在本文中，运输问题的成本、需求和可用性采用梯形模糊数的形式。所开发的方法的优点在于，可以从现有的梯形模糊数方法中获得接近清晰值的任何值，或者获得决策者所希望的梯形模糊数范围内的值。该方法的好处在于，允许决策者在模糊运输问题中获得所需的尽可能多的清晰成本。这有助于更准确地分析模糊运输模型。数值问题对推荐策略进行了说明。关键词：模糊运输问题（FTP），梯形模糊数（TrFN），优化，排名函数.