Linear ranking functions are often used to transform fuzzy multiobjective linear programming (MOLP) problems into crisp ones. The crisp MOLP problems are then solved by using classical methods (eg, weighted sum, epsilon‐constraint, etc), or fuzzy ones based on Bellman and Zadeh's decision‐making model. In this paper, we show that this transformation does not guarantee Pareto optimal fuzzy solutions for the original fuzzy problems. By using lexicographic ranking criteria, we propose a fuzzy epsilon‐constraint method that yields Pareto optimal fuzzy solutions of fuzzy variable and fully fuzzy MOLP problems, in which all parameters and decision variables take on LR fuzzy numbers. The proposed method is illustrated by means of three numerical examples, including a fully fuzzy multiobjective project crashing problem.
En el trabajo se proponen varios algoritmos heurísticos para resolver el problema cuadrático no convexo con restricciones de caja y se compara su rendimiento tomando en consideración la calidad de las soluciones y el tiempo de ejecución empleado. Adicionalmente, comparamos los resultados obtenidos con los algoritmos heurísticos con los algoritmos híbridos heurísticos, que consisten, una vez hallada la mejor solución del algoritmo heurístico, realizar una exploración exhaustiva de su vecindad, para determinar un mínimo local contenido en ella. Los resultados muestran un mejor desempeño de las metaheurísticas Enjambre de Partículas (PSO) y Algoritmos Genéticos (GA) en problemas de hasta 200 variables. Por último se muestra un mejor desempeño de las metaheurísticas hibridas en comparación con las no híbridas, aunque no poseen diferencias significativas entre ellas.
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