Comptes Rendus
Structural optimization in truth dimension
[Optimisation structurale dans la dimension de vérité]
Comptes Rendus. Mécanique, Volume 330 (2002) no. 9, pp. 609-614.

La théorie d'optimisation a fait des progrès considérables pendant les trois dernières décennies, comme en témoigne un nombre important de livres, articles et articles de revues consacrés à ce sujet. Une décision optimale dans des conditions d'incertitude dépend des objectifs fixés par l'Ingénieur ; ces objectifs peuvent ne pas être totalement connus ou exprimés en langage naturel. Afin de traiter ce problème, nous proposons dans cette Note une approche nouvelle basée sur le couplage de la connaissance existante des experts avec des résultats numériques obtenus à partir de techniques d'optimisation usuelles, en appliquant la logique non-conventionelle.

Optimization theory has advanced considerably during the last three decades as is illustrated by a vast number of published books, surveys, and papers concerning this subject. An optimal decision under uncertainty conditions is dependent on the Engineer's objectives, which may be not known with certainty or represented by natural language. To deal with this problem, in this paper, a new approach based on coupling the existing knowledge of experts and numerical results obtained from traditional optimization techniques is presented using non-conventional logic.

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DOI : 10.1016/S1631-0721(02)01506-1
Keywords: analytical mechanics, multi-objective optimization, fuzzy logic, modal logic, multi-valued logic
Mots-clés : mécanique analytique, optimisation multi-objet, logique floue, logique modale, logique à valeurs multiples

Chi Tran 1

1 Faculty of science and technology, WM University of Olsztyn, Poland
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Chi Tran. Structural optimization in truth dimension. Comptes Rendus. Mécanique, Volume 330 (2002) no. 9, pp. 609-614. doi : 10.1016/S1631-0721(02)01506-1. https://comptes-rendus.academie-sciences.fr/mecanique/articles/10.1016/S1631-0721(02)01506-1/

[1] A.E. Bellman; L.A. Zadeh Decision-making in a fuzzy environment, Mang. Sci. (1970), pp. 141-164

[2] M. Sakawa Fuzzy Set and Interactive Multi-Objective Optimization, Plenum Press, New York, 1993

[3] J.F. Baldwin A New Approach to Approximate Reasoning Using Fuzzy Logic, Fuzzy Set and System, North-Holland, Amsterdam, 1979

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