Entropy based Multi-objective Crop Production Problem under Fuzzy Environment

Многокритериальное нелинейное программирование относится к разделу математического программирования, который включает оптимизацию нескольких целевых функций одновременно. На самом деле многие практические проблемы требуют оптимизации сразу несколько функций. Однако, как правило, лица, принимающие решения, фокусируют свое внимание на цели, которую они считают наиболее оптимальной. В этой статье мы исследуем многоцелевую задачу планирования урожая в нечеткой среде, используя меру энтропии Шеннона качестве целевой функции. Для вышеупомянутой задачи строится математическая модель, которой неточные данные представлены $\lambda$-интегральным значением нечетких чисел. Представлены численные примеры, демонстрирующие методологию решения данной задачи. Multi-objective non-linear programming refers to a branch of mathematical that involves the optimization multiple objective functions simultaneously. In reality, many problems encompass objectives. However, thus far, we have focused on decision makers deemed be most optimal. this article, investigate multi-objective crop planning problem within fuzzy environment, utilizing Shannon's measure entropy as function. The aforementioned issue is transformed into formulation, wherein imprecise data represented by $\lambda$-integral value numbers. We address through application approach. Numerical examples been presented demonstrate solution methodology for given problem.