隨機(jī)規(guī)劃分解算法研究及其應(yīng)用提綱
論文摘要: 本文系統(tǒng)的闡述了隨機(jī)規(guī)劃問題的產(chǎn)生（略）和分析了近年來隨機(jī)規(guī)劃領(lǐng)域的研究成果.在前人研究的基礎(chǔ)上,對隨機(jī)規(guī)劃問題的分解算法及其在實際中的應(yīng)用進(jìn)行了研究,特別對含離散隨機(jī)變量的多階段隨機(jī)規(guī)劃問題幾種常見的分解算法進(jìn)行了深入探討.全文共分五章,各章內(nèi)容安排如下: 第一章,闡述了隨機(jī)規(guī)劃問題的產(chǎn)生、發(fā)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(jī)規(guī)劃問題為例,給出了基于Benders分解的算法,此算法利用函數(shù)的凸性和逼近算法的思想,可以很快得到最優(yōu)解或近似最優(yōu)解（略）三章,綜合介紹了基于內(nèi)點法的原始-對偶分解算法,利用齊次自對偶技術(shù)（略）問題的求解轉(zhuǎn)化為求迭代點處的搜索方向子問題,該算法的一個優(yōu)點是:不要求起始點可行,這對大規(guī)模的隨機(jī)規(guī)劃問題來說非常重要,并將其與第二章給出的算法進(jìn)行比較,給出求解大規(guī)模隨機(jī)規(guī)劃問題的一般思路. 第四章,給出了求解多階段隨機(jī)規(guī)劃問題的一種基于SQP的分解算法,算法的優(yōu)越性在于,當(dāng)隨機(jī)變量的實現(xiàn)值為有限集但很大時,可以將其分解成一系列小規(guī)模二次規(guī)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(bǔ)償隨機(jī)優(yōu)化算法的研究現(xiàn)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(jī)規(guī)劃 第14-18頁
3 求解多階段隨機(jī)凸規(guī)劃的基于內(nèi)點的原始-對偶分解算法 第18-34頁
·引言 第18-19頁
·基于內(nèi)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(jī)凸規(guī)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(jī)規(guī)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(jī)規(guī)劃的SQP分解算法的應(yīng)用 第51-54頁
·實例分析及建模 第51頁
·問題求解 第51-52頁
·結(jié)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(xiàn) 第56-59頁
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