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  • 隨機規劃分解算法研究及其應用提綱

    時間:2024-10-25 13:05:54 論文提綱 我要投稿

    隨機規劃分解算法研究及其應用提綱

        論文摘要: 本文系統的闡述了隨機規劃問題的產生(略)和分析了近年來隨機規劃領域的研究成果.在前人研究的基礎上,對隨機規劃問題的分解算法及其在實際中的應用進行了研究,特別對含離散隨機變量的多階段隨機規劃問題幾種常見的分解算法進行了深入探討.全文共分五章,各章內容安排如下: 第一章,闡述了隨機規劃問題的產生、發展過程和此種問題的分類,并概括介紹了求解此問題的一般方法和近年來的研究(略) 第二章,以二階段線性隨機規劃問題為例,給出了基于Benders分解的算法,此算法利用函數的凸性和逼近算法的思想,可以很快得到最優解或近似最優解(略)三章,綜合介紹了基于內點法的原始-對偶分解算法,利用齊次自對偶技術(略)問題的求解轉化為求迭代點處的搜索方向子問題,該算法的一個優點是:不要求起始點可行,這對大規模的隨機規劃問題來說非常重要,并將其與第二章給出的算法進行比較,給出求解大規模隨機規劃問題的一般思路. 第四章,給出了求解多階段隨機規劃問題的一種基于SQP的分解算法,算法的優越性在于,當隨機變量的實現值為有限集但很大時,可以將其分解成一系列小規模二次規劃(略)算法具有全局收斂性. 第五章,...
    This paper introduces the development of stochastic programming systematical(omitted)ummarizing and analyzing the fruits on this field during the past. Based on the study of some researchers, we s(omitted)al decomp(omitted)gorithms and its applications, especially on how to solve the stochastic programming with dispersed random variable, The whole paper contains five chapters, a(omitted)rranged as follows: In the first chapter ,we summarily introduce the development and t(omitted) research situation...
    目錄:
    摘要    第5-6頁
    Abstract    第6頁
    1 緒論    第9-13頁
    ·前言    第9-10頁
    ·補償隨機優化算法的研究現狀    第10-12頁
    ·本論文的主要工作    第12-13頁
    2 Benders算法研究    第13-18頁
    ·引言    第13-14頁
    ·用Benders分解求解帶線性約束的隨機規劃    第14-18頁
    3 求解多階段隨機凸規劃的基于內點的原始-對偶分解算法    第18-34頁
    ·引言    第18-19頁
    ·基于內點的原始-對偶分解算法    第19-24頁
    ·用原始-對偶分解算法求解多階段隨機凸規劃    第24-33頁
    ·兩種分解算法的分析比較    第33-34頁
    4 多階段非線性隨機規劃的SQP分解算法    第34-51頁
    ·引言    第34-36頁
    ·算法分析    第36-43頁
    ·算法步驟    第43-45頁
    ·算法的全局收斂性    第45-51頁
    5 多階段非線性隨機規劃的SQP分解算法的應用    第51-54頁
    ·實例分析及建模    第51頁
    ·問題求解    第51-52頁
    ·結論和展望    第52-54頁
    致謝    第54-55頁
    攻讀碩士期間主要成果    第55-56頁
    參考文獻    第56-59頁

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