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Jesüs M.拉托雷。;圣地亚哥Cerisola;安德烈斯·拉莫斯;拉斐尔·帕拉西奥斯

计算网格中随机问题分解算法的分析。 （英语） Zbl 1163.90684号

安·Oper。物件。 166, 355-373 (2009).
概要：随机编程通常通过场景树离散地表示不确定性。当需要更好的精度时，这种表示会导致随机数学问题的规模呈指数级增长。试图从整体上解决问题，综合考虑所有场景，会产生超过当前计算机能力的巨大内存需求。因此，采用分解算法将问题划分为几个较小的子问题，并协调它们的解，以获得全局最优解。本文分析了几种基于经典Benders分解算法的分解策略，并将其应用于新兴的计算网格环境中。由于算法固有的不可避免的依赖性，大多数分解算法无法充分利用网格系统中可用的所有计算能力。然而，本文提出的一种特殊分解方法旨在减少子问题之间的依赖性，使所有子问题都可以同时发送到网格，测量解决标准优化问题和实际热液协调问题所需的执行时间。数值结果表明，该新方法在网格计算环境中的应用优于经典方法。

引用于4文件

MSC公司：

90立方厘米 随机规划
90C05（二氧化碳） 线性规划

关键词：

随机规划;线性规划;折弯机分解;网格计算;性能分析

软件：

网络解决方案;苏蒂尔;FATCOP公司;SIPLIB公司;Globus工具包
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{J.M.Latorre}等人，Ann.Oper。第166、355--373号决议（2009年；Zbl 1163.90684）
全文： 内政部

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