Transportation Problem is an import

Transportation Problem is an important aspect which has been widely studied in Operations Research domain. It has been studied to simulate different real life problems. In particular,application of this Problem in NP-Hard Problems has a remarkable significance. In this Paper, we present a comparative study of Transportation Problem through Probabilistic and Fuzzy Uncertainties. Fuzzy Logic is a computational paradigm that generalizes classical two-valued logic for reasoning under uncertainty. In order to achieve this,the notation of membership in a set needs to become a matter of degree. By doing this we accomplish two things viz.,(i)ease of describing human knowkedge involving vague concepts and (ii)enhanced ability to develop cost-effective solution to real-world problem. The multi-valued nature of Fuzzy Sets allows handling uncertain and vague information. It is a model-less approach and aclever disguise of Probability Theory.We give comparative simulation results of both approaches and discuss the computational Complexity.To the best of our knowledge, this is the first work on comparative study of Transportation Problem using Probabilistic and Fuzzy Uncertainties

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ปัญหาการขนส่งเป็นลักษณะสำคัญซึ่งได้รับการศึกษาอย่างกว้างขวางในโดเมนการวิจัยดำเนินการ มีการศึกษาการจำลองชีวิตจริงปัญหา โดยเฉพาะ ใช้ NP-ปัญหาปัญหานี้มีความสำคัญโดดเด่น ในเอกสารนี้ เรานำการศึกษาเปรียบเทียบปัญหาการขนส่งผ่าน Probabilistic และความไม่แน่นอนชัดเจน ตรรกศาสตร์คลุมเครือเป็นกระบวนทัศน์เชิงคำนวณที่ generalizes ตรรกะมูลค่าสองคลาสสิกสำหรับเหตุผลภายใต้ความไม่แน่นอน เพื่อให้บรรลุนี้ สัญลักษณ์ของสมาชิกในชุดต้องเป็น เรื่องขององศา ทำเราทำสองสิ่ง viz.,(i) ความสะดวกในการอธิบายมนุษย์ knowkedge ที่เกี่ยวข้องกับแนวคิดที่คลุมเครือและ (ii) เพิ่มความสามารถในการพัฒนาแก้ไขปัญหาจริงคุ้มค่า ธรรมชาติหลายบริษัทเอิบชุดช่วยให้การจัดการข้อมูลที่คลุมเครือ และไม่แน่นอน การจำลองน้อยวิธีและ aclever ซ่อนเร้นของทฤษฎีความน่าเป็นได้เราให้ผลการทดลองเปรียบเทียบของทั้งสองวิธี และหารือ Complexity.To คำนวณส่วนความรู้ของเรา เป็นงานแรกในการศึกษาเปรียบเทียบปัญหาการขนส่งใช้ Probabilistic และความไม่แน่นอนชัดเจน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ปัญหาการขนส่งเป็นสิ่งสำคัญที่ได้รับการศึกษาอย่างกว้างขวางในการดำเนินงานวิจัยโดเมน มันได้รับการศึกษาเพื่อจำลองปัญหาชีวิตจริงที่แตกต่างกัน โดยเฉพาะอย่างยิ่งการประยุกต์ใช้ในปัญหาปัญหา NP-ยากนี้มีความสำคัญโดดเด่น ในบทความนี้เรานำเสนอการศึกษาเปรียบเทียบการขนส่งปัญหาผ่านความไม่แน่นอนและความน่าจะเป็นฝอย ตรรกศาสตร์เป็นกระบวนทัศน์การคำนวณที่ generalizes คลาสสิกตรรกะสองมูลค่าให้เหตุผลภายใต้ความไม่แน่นอน เพื่อที่จะบรรลุเป้าหมายนี้สัญกรณ์ของการเป็นสมาชิกอยู่ในชุดความต้องการที่จะกลายเป็นเรื่องของการศึกษาระดับปริญญาตรี โดยทำเช่นนี้เราประสบความสำเร็จสองสิ่งที่กล่าวคือ. (i) ความสะดวกในการอธิบาย knowkedge ของมนุษย์ที่เกี่ยวข้องกับแนวความคิดที่คลุมเครือและ (ii) เพิ่มความสามารถในการพัฒนาโซลูชั่นที่มีประสิทธิภาพในการแก้ปัญหาโลกแห่งความจริง ธรรมชาติหลายมูลค่าของชุดฟัซซี่ช่วยให้การจัดการข้อมูลที่มีความไม่แน่นอนและคลุมเครือ มันเป็นวิธีการแบบน้อยและ aclever การปลอมตัวของความน่าจะเป็น Theory.We ให้ผลการจำลองเปรียบเทียบทั้งสองวิธีและหารือเกี่ยวกับ Complexity.To การคำนวณที่ดีที่สุดของความรู้ของเรานี้เป็นงานแรกในการศึกษาเปรียบเทียบการขนส่งปัญหาโดยใช้ความน่าจะเป็นและฟัซซี่ ความไม่แน่นอน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ปัญหาการขนส่งคือ กว้างยาวสำคัญที่ได้รับการศึกษาอย่างกว้างขวางใน โดเมน การวิจัยการดำเนินงาน จึงได้ศึกษาเพื่อจำลองปัญหาชีวิตที่แตกต่างกัน โดยเฉพาะการใช้ปัญหานี้ใน NP ปัญหาหนักที่มีความสำคัญมาก ในกระดาษนี้เรานำเสนอการศึกษาเปรียบเทียบปัญหาการขนส่งผ่านและความไม่แน่นอนเชิงฟัซซีตรรกศาสตร์เชิงกระบวนทัศน์ที่เป็นเช่นนี้ได้ขยายคลาสสิกสองมูลค่าตรรกะเหตุผลภายใต้ความไม่แน่นอน เพื่อให้บรรลุนี้สัญลักษณ์ของสมาชิกในเซตต้องกลายเป็นเรื่องของการศึกษาระดับปริญญา โดยทำเช่นนี้เราบรรลุสองสิ่ง ได้แก่ ,( 1 ) ความสะดวกในการ knowkedge มนุษย์เกี่ยวข้องกับแนวคิดคลุมเครือ และ ( 2 ) เพิ่มความสามารถในการพัฒนาโซลูชั่นเพื่อโลกแห่งความจริงที่มีปัญหา หลายมูลค่า ธรรมชาติของชุดฟัซซี่ช่วยให้การจัดการความไม่แน่นอนและข้อมูลที่คลุมเครือ มันเป็นวิธีการแบบน้อยลง และ aclever ปลอมตัวของทฤษฎีความน่าจะเป็นเราให้เปรียบเทียบการจำลองผลของทั้งสองวิธีและหารือเกี่ยวกับการคำนวณที่ซับซ้อน ที่ดีที่สุดของความรู้ของเรานี้คืองานแรกในการศึกษาเปรียบเทียบปัญหาการขนส่งและการใช้ความน่าจะเป็นแบบไม่แน่นอน