机会可控的补偿随机规划模型

山东大学学报(工学版)

机会可控的补偿随机规划模型

丁然，李歧强，郭庆强

山东大学控制科学与工程学院，山东济南 250061

收稿日期:2005-06-08 修回日期:1900-01-01 出版日期:2006-02-24 发布日期:2006-02-24
通讯作者: 丁然

On stochastic programming model with recourse and chance control

DING Ran,LI Qi-qiang,GUO Qing-qiang

School of Control Science and Engineering,Shandong University,Jinan 250061，China

Received:2005-06-08 Revised:1900-01-01 Online:2006-02-24 Published:2006-02-24
Contact: DING Ran

摘要/Abstract

摘要： 分析了已有的随机规划处理方法，针对原有方法中存在的不能兼顾补偿和约束机会控制的问题，提出了机会可控的补偿随机规划模型，在补偿随机规划模型的基础上，对允许违背的约束或者相应的补偿增加机会控制.以明确的反应决策者的态度，分析了模型的结构，设计了以遗传算法和单纯形法为基础的分解算法对模型进行求解.实际算例证明了模型和分解算法的有效性.

关键词: 随机规划, 补偿, 机会约束, 遗传算法

Abstract: Uncertain problems can be transformed to deterministic ones by a variety of stochastic programming models from different points, and these models can also reflect the attitude of the decision makers to some degree. A new stochastic programming model is proposed, in which some chance control constraints are used to the constraints that could be violated or the corresponding recourse terms to control the chance and the recourse at the same time. A new decomposition algorithm based on GA and SA is also proposed to resolve the model. Finally it is demonstrated by an example that the proposed model can reflect the decision attitude more clearly, and shows the validity of the decomposition algorithm.

Key words: with recourse, chance constraints, genetic algorithm , stochastic programming

中图分类号:

O221

丁然,李歧强,郭庆强 . 机会可控的补偿随机规划模型[J]. 山东大学学报(工学版), 2006, 36(1): 51-54 .

DING Ran,LI Qi-qiang,GUO Qing-qiang . On stochastic programming model with recourse and chance control[J]. JOURNAL OF SHANDONG UNIVERSITY (ENGINEERING SCIENCE), 2006, 36(1): 51-54 .

参考文献

相关文章 15

[1]	陈嘉杰,王金凤. 基于蚁群算法求解Choquet模糊积分模型[J]. 山东大学学报(工学版), 2018, 48(3): 81-87.
[2]	王飞,徐健,李伟,汪新浩,施啸寒. 基于分布式储能系统的风储滚动优化调度方法[J]. 山东大学学报(工学版), 2017, 47(6): 89-94.
[3]	王常顺,肖海荣. 基于自抗扰控制的水面无人艇路径跟踪控制器[J]. 山东大学学报(工学版), 2016, 46(4): 54-59.
[4]	刘德宝, 吴耀华, 郭耀阳, 王艳艳. 基于串并行混合拣选策略的自动拣选系统品项分配优化[J]. 山东大学学报(工学版), 2015, 45(6): 36-44.
[5]	董红斌, 张广江, 逄锦伟, 韩启龙. 一种基于协同进化方法的聚类集成算法[J]. 山东大学学报(工学版), 2015, 45(2): 1-9.
[6]	梁兴建, 詹志辉. 基于双模式变异策略的改进遗传算法[J]. 山东大学学报(工学版), 2014, 44(6): 1-7.
[7]	孙鹏,程世庆*,谢敬思,张海瑞. 预测混合生物质灰熔点的CV-GA-SVM模型[J]. 山东大学学报(工学版), 2012, 42(2): 108-111.
[8]	杨钦民,刘海林*. 基于遗传算法的蜂窝网络动态信道分配建模及算法实现[J]. 山东大学学报(工学版), 2011, 41(2): 85-90.
[9]	刘彬,张仁津. 基于退火遗传算法的NURBS曲线逼近[J]. 山东大学学报(工学版), 2010, 40(5): 96-100.
[10]	阳爱民1,周咏梅1,邓河2,周剑峰3. 一种网络流量分类特征的产生及选择方法[J]. 山东大学学报(工学版), 2010, 40(5): 1-7.
[11]	王艳艳,吴耀华,孙国华,于洪鹏. 配送中心分拣订单合批策略的研究[J]. 山东大学学报(工学版), 2010, 40(2): 43-46.
[12]	周艳聪李勇建孙晓晨. 考虑返回补偿的闭环供应链随机库存补充策略[J]. 山东大学学报(工学版), 2010, 40(1): 42-47.
[13]	杜乾蔚何彬王玉玲游智. 基于遗传算法的含金属混合炸药配方设计[J]. 山东大学学报(工学版), 2009, 39(5): 149-152.
[14]	李海东田岚李树忱. 基于二次时差法的隧道施工探测仪的设计与实现[J]. 山东大学学报(工学版), 2009, 39(4): 74-77.
[15]	巩敦卫,孙晓燕,任洁. 基于联赛评价和知识提取的交互式遗传算法 [J]. 山东大学学报(工学版), 2009, 39(2): 1-7.

多维度评价

Viewed

Full text

Abstract

Cited

Shared

Discussed