一类多阶段随机规划问题

本文建立了一种随机规划模型,它可从二阶段随机规划与多阶段决策二种手段进行研究,给出了两种估计最优值上界的方法,同时也找到了两种可行平稳策略。

随机规划问题最优值的收敛性分析

大偏差理论是研究随机问题渐进性的有效工具.在样本非独立同分布(i.i.d)条件下,对随机规划问题最优值的指数收敛性进行研究.对通常的随机规划问题在目标函数满足全局Lipschitz条件时,利用G?rtner-Ellis大偏差定理建立其最优值的指数收敛性.把类似的方法应用到极小极大随机规划问题中,给出了其最优值的指数收敛性.

线性二阶锥两阶段随机规划问题的统计推断

在本篇文章中,我们考虑一类带有线性二阶锥约束的两阶段随机规划问题,该问题的全部参数都是随机变量。我们将原问题的最优值函数改写为一个包含紧致凸约束集合的极小极大问题,利用第二阶段问题的Lagrange对偶性质,得到其最优值函数的样本均值近似(SAA)估计的渐近分布。

道路养护中的带随机时间变量的弧路径规划问题

研究高速路网日常维护中的养护车辆路径优化问题,考虑车辆养护服务时间和移动时间的不确定性,通过科学的规划手段和精确有效的决策方法,可以减少以前依赖人工决策导致的资源浪费。将问题定义为一个带随机时间变量的限容量弧路径规划问题,分别使用机会约束规划模型和带修正的随机规划模型进行描述。针对问题的随机性,提出自适应大规模邻域搜索算法,在优化过程中根据各个删除策略和插入策略对解的表现对其进行评分,根据轮盘赌原则自适应地选择删除策略和插入策略。与分支切割算法进行比较,解的差距只有1.45%~3.15%,但计算时间有显著提升,证明了自适应大规模邻域搜索算法的有效性,能够适用于中大规模问题。通过真实路网算例,显示了带修正的随机规划模型在特定情况下相对于机会约束规划模型的优越性。还对置信水平α和变异系数CV这2个重要变量进行了敏感性分析,显示了其对解的影响程度。

求解一类随机互补约束数学规划问题的若干结果

本文研究一类带有线性互补约束的随机线性优化问题(SLPCC)。我们首先在一定条件下将该SLPCC转化成随机线性规划,然后提出一种求解SLPCC的抽样平均逼近方法,并给出了相关的收敛性分析。最后,我们给出了初步的数值试验结果。

经典Benders分解算法解析

随着计算机技术的飞速发展,对于大规模非线性运算问题的计算方法的研究也越来越受到人们的关注。本文介绍了一种经典的Benders分解算法,该算法常用于求解像最小整数非线性规划和随机规划问题之类的计算难题。

经典Benders分解算法解析

随着计算机技术的飞速发展，对于大规模非线性运算问题的计算方法的研究也越来越受到人们的关注。本文介绍了一种经典的Benders分解算法，该算法常用于求解像最小整数非线性规划和随机规划问题之类的计算难题。

方案聚合算法的终止准则

本文对Rockafellar和Wets提出的解随机规划的方案聚合算法给出了一个“上、下界终止准则”,克服了原准则有时不收敛到最优解的缺点,同时给出了一个加速收敛的“平均乘子”法,从而对方案聚合算法做出了重要的改进。

不动产项目与证券的混合投资组合模型

分散投资可以降低投资整体的风险并在长期投资中获得更多收益,本文提出了一个不动产项目与证券的混合投资组合模型,用半绝对偏差风险函数来计算资产组合在各个离散时间点的风险,并将双目标模型转化为单目标模型然后加以解决。同时,我们在最后将举一个例子来说明本模型。