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二元不确定性两阶段鲁棒优化的拉格朗日对偶方法。 (英语) Zbl 1499.90269号

摘要:本文提出了一种新的精确方法来计算具有类别或二值不确定数据的两阶段鲁棒优化问题的最坏情况参数实现。这些问题的传统精确算法,特别是Benders分解和列约束生成,通过求解混合整数双线性优化子问题来计算最坏情况下的参数实现。然而,其数值解的计算成本可能很高,这不仅是因为重新计算双线性项后得到的结果规模很大,而且还因为其变量的决策无关边界通常是未知的。我们提出了一种替代的拉格朗日对偶方法,它绕过了这些困难,并且很容易集成到任一算法中。我们将该方法专门用于二进制参数打开或关闭约束的问题,因为这些约束在应用程序中经常遇到,并讨论了对缺乏相对完整追索权和具有整数追索权的问题的扩展。数值实验证明,与现有方法相比,该方法在计算上有了显著改进。

理学硕士:

90立方厘米 数学规划中的极小极大问题
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