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一类随机调度问题的有效情景惩罚算法

作者

上市的：
  • 米歇尔·巴斯克斯

    （蒙彼利埃大学，IMT矿业啤酒）

  • Mirsad Buljubasic公司

    （蒙彼利埃大学，IMT矿业啤酒）

  • 萨伊德·哈纳菲

    （INSA上德法大学/上德法理工大学）

摘要

基于数学规划模型和局部搜索方法，我们提出了一种新的随机调度问题情景惩罚数学算法。所考虑的应用是一个NP-hard问题，表示为一个风险最小化模型，其中包含与风险值相关的分位数，该分位数被表示为具有线性约束的非线性二进制优化问题。所提出的数学模型涉及目标函数的参数化，该目标函数被逐步修改以生成可行解，并通过局部搜索过程加以改进。这种数学方法与Glover的重影图像处理方法有关（Comput Oper Res 21（8）:801–8221994），这是启发式搜索优化的一个非常通用的框架。该方法获得了2020年欧洲/ROADEF挑战高级类别的一等奖。实验结果表明，在法国输电网RTE提供的大型实例上，我们的方法是有效的。

建议引用

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    • 手柄：RePEc:spr:joheur:v:29:y:2023:i:2:d:10.1007_s10732-023-09513-y
    内政部：10.1007/s10732-023-09513-y
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    完整参考文献 （包括与IDEAS上的项目不匹配的项目）

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