Verfügbarkeit: Fuzzy sets based heuristics for optimization

Fuzzy sets based heuristics for optimization:

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Bibliographische Detailangaben
Format:	Buch
Sprache:	English
Veröffentlicht:	Berlin ; Heidelberg ; New York ; Hong Kong ; London ; Milano ; P Springer 2003
Schriftenreihe:	Studies in fuzziness and soft computing 126
Schlagworte:	Algorithmes Ensembles flous Optimisation mathématique Programmation heuristique Computer algorithms Fuzzy sets Heuristic programming Mathematical optimization Heuristik Fuzzy-Optimierung Optimierung Fuzzy-Menge
Online-Zugang:	Inhaltsverzeichnis
Beschreibung:	X, 351 S. graph. Darst., Kt.
ISBN:	354000551X

Internformat

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adam_text	CONTENTS PART 1. SOFT COMPUTING AND METAHEURISTICS FUZZY ADAPTIVE NEIGHBORHOOD SEARCH: EXAMPLES OF APPLICATION 1 ARMANDO BLANCO, DAVID PELTA, JOS E L. VERDEGAY 1 INTRODUCTION. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 2 DESCRIPTION OF FANS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 3 ON THE USEFULNESS OF FUZZY VALUATIONS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 4 EXAMPLES OF APPLICATION . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 5 CONCLUSIONS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 REFERENCES . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 BRANCH-AND-BOUND ALGORITHMS USING FUZZY HEURISTICS FOR SOLVING LARGE-SCALE OW SHOP SCHEDULING PROBLEMS : : : : : : : : : 21 JINLIANG CHENG, HIROSHI KISE, GEORGE STEINER, PAUL STEPHENSON 1 INTRODUCTION. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 2 LOWER BOUNDS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 3 DOMINANCE RULES AND FUZZY APPROXIMATION. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 4 BRANCH-AND-BOUND ALGORITHM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 5 COMPUTATIONAL EXPERIMENTS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 6 CONCLUDING REMARKS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 REFERENCES . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 A FUZZY ADAPTIVE PARTITION ALGORITHM (FAPA) FOR GLOBAL OPTIMIZATION : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 37 MELEK BASAK DEMIRHAN, LINET OZDAMAR 1 INTRODUCTION . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 2 FUZZY ADAPTIVE PARTITIONING APPROACH . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 3 COMPUTATIONAL RESULTS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 4 CONCLUSION . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 REFERENCES . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 FUZZY MEMES IN MULTIMEME ALGORITHMS: A FUZZY-EVOLUTIONARY HYBRID : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 49 NATALIO KRASNOGOR, DAVID A. PELTA 1 INTRODUCTION. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 2 THE PROTEIN STRUCTURE PREDICTION PROBLEM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50 3 MEMETIC ALGORITHMS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52 4 FUZZY MEMES FOR MULTIMEME ALGORITHMS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 5 EXPERIMENTS SETUP AND RESULTS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 6 CONCLUSIONS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63 REFERENCES . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64 VI VEHICLE ROUTING PROBLEM WITH UNCERTAIN DEMAND AT NODES: THE BEE SYSTEM AND FUZZY LOGIC APPROACH : : : : : : : : : : : : : : : : : : 67 PANTA LU* CI C, DU* SAN TEODOROVI C 1 INTRODUCTION. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67 2 STATEMENT OF THE PROBLEM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68 3 A PROPOSED SOLUTION OF THE PROBLEM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68 4 RESULTS OBTAINED USING THE INTELLIGENT VEHICLE ROUTING SYSTEM . . . . . 77 5 CONCLUSION . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79 REFERENCES . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80 FUZZY CONSTRUCTIVE HEURISTICS : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 83 JOS E A. MORENO P EREZ, J. MARCOS MORENO VEGA 1 INTRODUCTION. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83 2 FUZZY CONSTRUCTIVE METHODS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84 3 FUZZY STOPPING RULES . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85 4 THE NON-GUILLOTINE RECTANGULAR TWO-DIMENSIONAL CUTTING PROBLEM . . . 86 5 COMPUTATIONAL EXPERIMENTS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91 REFERENCES . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95 PART 2. HEURISTICS AND MATHEMATICAL PROGRAMMING HEURISTICS FOR OPTIMIZATION: TWO APPROACHES FOR PROBLEM RESOLUTION : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 97 J.M. CADENAS, M.C. GARRIDO, F. JIMENEZ 1 INTRODUCTION. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97 2 FUZZY RULE LEARNING IN FMP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99 3 FUZZY RULE LEARNING IN MFGN FRAMEWORK . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106 4 ANALYSIS OF RESULTS. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110 5 CONCLUSIONS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110 REFERENCES . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111 OPTIMIZATION WITH LINGUISTIC VARIABLES : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 113 CHRISTER CARLSSON, ROBERT FULL ER 1 INTRODUCTION. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113 2 OPTIMIZATION WITH LINGUISTIC VARIABLES. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116 3 EXAMPLES . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117 4 EXTENSIONS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118 5 SUMMARY . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120 REFERENCES . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120 INTERACTIVE ALGORITHMS USING FUZZY CONCEPTS FOR SOLVING MATHEMATICAL MODELS OF REAL LIFE OPTIMIZATION PROBLEMS : : : : 123 C. MOHAN, S.K. VERMA 1 INTRODUCTION. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123 2 NON-SYMMETRIC TREATMENT OF LINEAR AND A CLASS OF NON-LINEAR MUL- TIOBJECTIVE FUZZY PROGRAMMING PROBLEMS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126 VII 3 PL-PARETO OPTIMAL SOLUTION . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 129 4 CALCULATION OF FUZZY ASPIRATION LEVELS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131 5 THE PROPOSED IMMOFP INTERACTIVE ALGORITHM . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132 6 ILLUSTRATIVE EXAMPLES . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133 7 CONCLUDING OBSERVATIONS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 136 REFERENCES . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137 FUZZY DATA ENVELOPMENT ANALYSIS: A CREDIBILITY APPROACH : : : 141 SAOWANEE LERTWORASIRIKUL, SHU-CHERNG FANG, JEFIREY A. JOINES, HENRY L. W. NUTTLE 1 INTRODUCTION. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 141 2 FUZZY DEA MODEL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 143 3 POSSIBILITY, NECESSITY, AND CREDIBILITY MEASURES . . . . . . . . . . . . . . . . . . 145 4 CP-DEA MODEL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 154 5 NUMERICAL EXAMPLES . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 155 6 CONCLUDING REMARKS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 156 REFERENCES . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 157 FUZZY OPTIMIZATION USING SIMULATED ANNEALING: AN EXAMPLE SET : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 159 RITA ALMEIDA RIBEIRO, LEONILDE ROCHA VARELA 1 INTRODUCTION. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 159 2 BASICS ON THE APPROACH USED FOR FORMULATING AND SOLVING THE EXAMPLE SET . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 160 3 SET OF LINEAR EXAMPLES TESTED AND DISCUSSION OF THE RESULTS . . . . . . . . . 164 4 SET OF NON-LINEAR EXAMPLES TESTED AND DISCUSSION OF THE RESULTS . . . . . 174 5 CONCLUSIONS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 179 REFERENCES . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 179 PART 3. PRACTICAL HEURISTIC ALGORITHMS MULTI-STAGE SUPPLY CHAIN NETWORK BY HYBRID GENETIC ALGORITHMS : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 181 MITSUO GEN, ADMI SYARIF 1 INTRODUCTION. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 181 2 MATHEMATICAL MODEL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 184 3 DESIGN OF THE ALGORITHM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 185 4 OVERALL PROCEDURE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 192 5 NUMERICAL EXAMPLES . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 193 6 CONCLUSION . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 194 REFERENCES . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 195 FUZZY EVOLUTIONARY APPROACH FOR MULTIOBJECTIVE COMBINATORIAL OPTIMIZATION: APPLICATION TO SCHEDULING PROBLEMS : : : : : : : : : : : : : 197 IMED KACEM, SLIM HAMMADI, PIERRE BORNE 1 INTRODUCTION. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 197 VIII 2 MULTIOBJECTIVE OPTIMIZATION: THE STATE OF THE ART . . . . . . . . . . . . . . 197 3 FUZZY EVOLUTIONARY APPROACH . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 200 4 APPLICATION: CASE OF FLEXIBLE JOB-SHOP SCHEDULING PROBLEM (FJSP) 207 5 DISCUSSIONS AND CONCLUSIONS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 216 REFERENCES . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 217 FUZZY SETS BASED HEURISTICS FOR OPTIMIZATION: MULTI-OBJECTIVE EVOLUTIONARY FUZZY MODELING : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 221 FERNANDO JIM ENEZ, ANTONIO F. G OMEZ SKARMETA, GRACIA S ANCHEZ, JOS E M. CADENAS 1 INTRODUCCTION . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 221 2 FUZZY MODEL IDENTIFLCATION . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 223 3 A TECHNIQUE TO IMPROVE TRANSPARENCY AND COMPACTNESS OF THE FUZZY RULE SETS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 224 4 TRAINING OF THE RBF NEURAL NETWORKS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 225 5 CRITERIA FOR FUZZY MODELING . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 225 6 MULTI-OBJECTIVE NEURO-EVOLUTIONARY ALGORITHM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 226 7 EXPERIMENTS AND RESULTS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 230 8 CONCLUSIONS AND FUTURE RESEARCH . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 232 REFERENCES . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 233 AN INTERACTIVE FUZZY SATISFLCING METHOD FOR MULTIOBJECTIVE OPERATION PLANNING IN DISTRICT HEATING AND COOLING PLANTS THROUGH GENETIC ALGORITHMS FOR NONLINEAR 0-1 PROGRAMMING : 235 MASATOSHI SAKAWA, KOSUKE KATO, SATOSHI USHIRO, MARE INAOKA 1 INTRODUCTION. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 235 2 OPERATIONAL PLANNING OF A DHC PLANT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 236 3 AN INTERACTIVE FUZZY SATISFLCING METHOD . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 241 4 GENETIC ALGORITHMS FOR NONLINEAR 0-1 PROGRAMMING . . . . . . . . . . . . . . 242 5 NUMERICAL EXPERIMENTS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 247 6 CONCLUSION . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 248 REFERENCES . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 249 ADAPTIVE HYBRID GENETIC ALGORITHM WITH FUZZY LOGIC CONTROLLER : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 251 YOUNGSU YUN, MITSUO GEN 1 INTRODUCTION. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 251 2 ADAPTIVE GENETIC OPERATORS (AGOS) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 253 3 PROPOSED HYBRID CONCEPTS AND LOGICS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 256 4 PROPOSED ALGORITHMS FOR EXPERIMENTAL COMPARISON . . . . . . . . . . . . . . 258 5 NUMERICAL EXAMPLE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 260 6 CONCLUSION . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 262 REFERENCES . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 262 IX PART 4. APPLICATIONS TO REAL WORLD PROBLEMS FINDING SATISFACTORY NEAR-OPTIMAL SOLUTIONS IN LOCATION PROBLEMS : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 265 MAR A J. CAN OS, CARLOS IVORRA, VICENTE LIERN 1 INTRODUCTION. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 265 2 THE FUZZY P -MEDIAN PROBLEM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 266 3 CALCULATING THE SATISFACTION LEVEL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 268 4 AN INTERCHANGE HEURISTIC PROCEDURE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 271 5 COMPUTATIONAL RESULTS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 272 6 CONCLUSIONS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 275 REFERENCES . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 275 ROUTE CHOICE MAKING UNDER UNCERTAINTY: A FUZZY LOGIC BASED APPROACH : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 277 VINCENT HENN 1 INTRODUCTION. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 277 2 MODELING TRAC ASSIGNMENT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 278 3 FUZZY SETS AS A BASIS FOR REPRESENTING IMPERFECTIONS . . . . . . . . . . . . . 280 4 FUZZY SETS BASED HEURISTICS FOR TRAC ASSIGNMENT . . . . . . . . . . . . . . . 282 5 ANALYSIS OF THE MODEL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 287 6 CONCLUSIONS AND PERSPECTIVES . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 290 REFERENCES . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 291 A NEW TECHNIQUE TO ELECTRICAL DISTRIBUTION SYSTEM LOAD FLOW BASED ON FUZZY SETS : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 293 CARLOS A. F. MURARI, MARCELO A. PEREIRA, MARCELO M. P. LIMA 1 INTRODUCTION. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 293 2 FUZZY NUMBER . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 294 3 FUZZY NUMBERS OPERATORS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 295 4 FUZZY LOAD FLOW . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 298 5 TESTS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 299 6 CONCLUSIONS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 302 REFERENCES . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 305 A FUZZY ADAPTIVE PARTITIONING ALGORITHM (FAPA) FOR GLOBAL OPTIMIZATION: IMPLEMENTATION IN ENVIRONMENTAL SITE CHARACTERIZATION : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 307 LINET * OZDAMAR, MELEK BASAK DEMIRHAN 1 INTRODUCTION. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 307 2 ENVIRONMENTAL SITE CHARACTERIZATION: PROBLEM DEFLNITION. . . . . . . . . . 308 3 IMPLEMENTATION OF FUZZY ADAPTIVE PARTITIONING ALGORITHM (FAPA) IN SITE CHARACTERIZATION . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 309 4 NUMERICAL RESULTS ON HYPOTHETICAL SITES . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 313 5 CONCLUSION . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 314 REFERENCES . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 315 X CAPACITATED VEHICLE ROUTING PROBLEM WITH FUZZY DEMAND : : : 317 BRIGITTE WERNERS, MICHAEL DRAWE 1 INTRODUCTION. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 317 2 A FUZZY MULTI-CRITERIA MODELING APPROACH . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 318 3 A FUZZY MULTI-CRITERIA SAVINGS HEURISTIC. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 326 4 CONCLUSION . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 333 REFERENCES . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 334 AN ADAPTIVE, INTELLIGENT CONTROL SYSTEM FOR SLAG FOAMING : : : : 337 ERIC L. WILSON, CHARLES L. KARR 1 INTRODUCTION. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 337 2 THE PROBLEM ENVIRONMENT: SLAG FOAMING IN AN ELECTRIC ARC STEEL FURNACE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 340 3 AN ARCHITECTURE FOR ACHIEVING INTELLIGENT ADAPTIVE CONTROL . . . . . . . . 342 4 RESULTS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 347 5 SUMMARY . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 350 REFERENCES . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 350
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