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CIDMA-研究中心
CIDMA-优化、图论和组合学组
OGTCG-手工艺人
请使用此标识符引用或链接此项目:
http://hdl.handle.net/10773/31601
标题:
具有可分解函数的鲁棒问题的拉格朗日对偶:鲁棒库存问题的情形
作者:
菲利普·罗德里格斯
阿戈斯蒂尼奥·阿格拉
克莉丝汀娜·雷奎乔
埃里克·德拉吉
关键词:
拉格朗日松弛
稳健的优化
批量调整
需求不确定性
仿射近似
预算不确定性多面体
发布日期:
2021
发布者:
信息
摘要:
我们考虑一类min-max鲁棒问题,其中需要“鲁棒化”的函数可以分解为任意函数的和。
这类问题包括许多实际问题,例如需求不确定性下的批量问题。
通过考虑不确定性集的拉格朗日松弛,我们导出了一种可处理的近似,称为对偶拉格朗夫方法,它与经典的对偶近似方法和精确方法都相关。
此外,我们还证明了对偶拉格朗日方法与仿射决策规则近似方法是一致的。
将对偶拉格朗日方法应用于批量问题,其中假设需求是不确定的,并且属于每个时间段具有预算约束的不确定性集。
利用拉格朗日乘数在该方法中作为惩罚的解释所提供的见解,设计了两种启发式策略、一种新的引导迭代局部搜索启发式和一种次梯度优化方法,以解决更复杂的批量问题,在这些问题中,设置成本、,
已考虑。
计算结果表明了所提出的启发式算法的效率,这些算法在鲁棒解的质量和计算所需的运行时间之间提供了良好的折衷。
同行评审:
对
URI:
http://hdl.handle.net/10773/31601
内政部:
10.1287/ijoc.2020.0978
国际标准编号:
1091-9856
发布者版本:
https://pubsonline.informs.org/doi/10.11287/ijoc.2020.0978
出现在集合中:
CIDMA-Artigos公司
DMat-Artigos公司
OGTCG-手工艺人
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罗德里格斯GrarequejoDelage-INFORMS2021-PostPrint.pdf
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