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Laureano F.埃斯库德罗。;玛丽亚·阿拉塞利·加林;玛丽亚·梅里诺;格洛丽亚·佩雷斯

一个求解具有非对称场景树的大规模多级随机混合0-1问题的算法框架。 （英语） Zbl 1251.90295号

计算。操作。物件。 39，第5期，1133-1144（2012）; 勘误表同上39，第9号，2266（2012）。
摘要：本文提出了一种并行化的Branch-and-Fix Coordination算法，用于求解不确定条件下的大中型多级混合优化问题。不确定性通过非对称场景树表示。给出了多级随机混合（0）-（1）问题的一般模型，给出了非对称场景树场景聚类划分的信息结构。基本思想包括用公共信息显式重写阶段中\（0\）-\（1\）和连续变量的非预期约束（NAC）。结果，通过所谓的聚类分裂紧凑表示来执行将约束矩阵块分配到独立场景聚类子模型中。这种划分允许生成一个新的信息结构来表示链接相关簇的NAC，这样，将子模型链接在一起的显式NAC通过拆分变量表示来执行。新算法已在C++实验代码中实现。通过使用CPLEX作为开源引擎COIN-OR中辅助子模型的求解器，报告了随机生成实例的测试以及大规模现实问题的一些计算经验。

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MSC公司：

90立方厘米 随机规划
90立方厘米 整数编程

关键词：

多级随机混合优化;非对称场景树;隐式和显式非预期约束;分裂变量和紧表示;场景集群分区;CPLEX公司;COIN或

软件：

XPRESS公司;CPLEX公司;COIN或
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{L.F.Escudero}等人，计算。操作。第39号决议，第5号，1133--1144（2012；Zbl 1251.90295）
全文： 内政部

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