Resumen

Para simplificar el cálculo complejo y resolver los problemas de solución difíciles de los modelos de optimización de números neutrosóficos (NNOMs) en el proceso de producción práctica, este documento presenta dos métodos para resolver NNOMs, donde se utilizan la función integrada de Matlab fmincon() y las operaciones de números neutrosóficos (NNOs) en entornos indeterminados. A continuación, los dos métodos se aplican a problemas de programación lineal y no lineal con información de números neutrosóficos para obtener la solución óptima de la función objetivo de máximo/mínimo bajo las condiciones restringidas de producciones prácticas mediante ejemplos de programación de optimización de números neutrosóficos (NNOP). Finalmente, bajo entornos indeterminados, las soluciones óptimas adecuadas de los ejemplos también pueden lograrse utilizando algunas escalas indeterminadas especificadas para cumplir con algunos requisitos reales especificados. Los métodos de NNOP pueden obtener soluciones óptimas factibles y flexibles e indicar la ventaja de cálculos simples en

• Materias:Internet de las cosas Algoritmo iterativo Algoritmo de evaluación Viga viscoelástica Lenguaje de programación
• Subjects:Internet of things Iterative algorithm Evaluation algorithm Viscoelastic beam Programming language
• Palabras claves:Simplificar; Cálculo; Modelos de optimización de números neutrosóficos; Proceso de producción práctico; Matlab; Fmincon
• Keywords:Simplify; Calculation; Neutrosophic number optimization models; Practical production process; Matlab; Fmincon