模糊线性规划matlab例子

当谈到模糊线性规划的例子时，一个经典的案例是在生产计划中考虑模糊因素。假设某个公司要生产两种产品，产品A和产品B。目标是确定每种产品的产量，以最大化总利润。然而，由于市场需求和生产过程中的不确定性，产量必须考虑模糊因素。

假设已知以下数据：

- 产品A的售价为100元，每单位产品的成本为60元。
- 产品B的售价为150元，每单位产品的成本为90元。

此外，考虑到市场需求的不确定性，有以下模糊因素：

- 产品A的市场需求下限为1000个，上限为3000个。
- 产品B的市场需求下限为800个，上限为2500个。

我们可以通过模糊线性规划来确定每种产品的产量。以下是一个使用MATLAB进行模糊线性规划求解的示例代码：

% 导入Fuzzy Logic Toolbox
addpath('toolbox/fuzzylogic');

% 创建模糊规则
fis = newfis('production');

% 定义输入变量：产品A产量
fis = addvar(fis, 'input', 'ProductA', [0 4000]);
fis = addmf(fis, 'input', 1, 'Low', 'trapmf', [0 0 500 1000]);
fis = addmf(fis, 'input', 1, 'Medium', 'trapmf', [500 1000 2000 2500]);
fis = addmf(fis, 'input', 1, 'High', 'trapmf', [2000 2500 4000 4000]);

% 定义输入变量：产品B产量
fis = addvar(fis, 'input', 'ProductB', [0 4000]);
fis = addmf(fis, 'input', 2, 'Low', 'trapmf', [0 0 500 800]);
fis = addmf(fis, 'input', 2, 'Medium', 'trapmf', [500 800 1500 2000]);
fis = addmf(fis, 'input', 2, 'High', 'trapmf', [1500 2000 4000 4000]);

% 定义输出变量：总利润
fis = addvar(fis, 'output', 'Profit', [0 100000]);
fis = addmf(fis, 'output', 1, 'Low', 'trimf', [0 0 30000]);
fis = addmf(fis, 'output', 1, 'Medium', 'trimf', [20000 50000 80000]);
fis = addmf(fis, 'output', 1, 'High', 'trimf', [60000 100000 100000]);

% 定义模糊规则
ruleList = [1 1 1 1 1;   % A: Low, B: Low => Profit: Low
            1 2 2 1 1;   % A: Low, B: Medium => Profit: Low
            1 3 3 1 1;   % A: Low, B: High => Profit: Low
            2 1 2 1 1;   % A: Medium, B: Low => Profit: Low
            2 2 2 1 1;   % A: Medium, B: Medium => Profit: Low
            2 3 3 1 1;   % A: Medium, B: High => Profit: Low
            3 1 2 1 1;   % A: High, B: Low => Profit: Low
            3 2 3 1 1;   % A: High, B: Medium => Profit: Low
            3 3 3 1 1];  % A: High, B: High => Profit: Low
fis = addrule(fis, ruleList);

% 模糊推理和解模糊
options = evalfisOptions('Method', 'som');
output = evalfis(fis, [1500 1800], options);

% 结果解析
result = defuzz(output, 'centroid');

在这个示例中，我们首先导入Fuzzy Logic Toolbox，并创建一个空的模糊推理系统。然后，我们定义了输入变量（产品A和产品B的产量）和输出变量（总利润），并为每个变量定义了模糊集合和隶属函数。接下来，我们定义了一组模糊规则，这些规则将输入与输出联系起来。最后，我们使用模糊推理和解模糊来计算产量和总利润的模糊结果，并通过`defuzz`函数将结果解析成确定的值。

请注意，以上代码只是一个示例，具体的模糊集合、隶属函数和模糊规则的定义可能需要根据实际问题进行调整。此外，还可以使用其他模糊推理方法和解模糊方法，根据具体需求进行选择和调整。