克里斯蒂安·瓦伦特；乔塔姆·米特拉；穆斯塔法·萨基；福勒，罗伯特 为随机规划扩展代数建模语言。 （英语） Zbl 1243.90011号 信息J.计算。 21，第1期，107-122（2009）. 摘要：代数建模语言已被数学编程领域的研究人员和实践者广泛接受和使用。基本上，这些语言可以通过构造它们的确定性等价物来定义随机规划（SP）模型。不幸的是，这会导致非常大的模型数据实例。相反，我们提出了一种直接方法，其中模型系数的随机值以及决策变量和约束的阶段结构“叠加”在SP问题的基础确定性（核心）模型上。这导致了SP模型的自然定义，而生成的实例也是其他大型问题数据的紧凑表示。作为我们方法可操作性的一个例子，我们描述了AMPL语言的随机扩展设计，该语言能够描述基于场景的两阶段和多阶段资源问题。这种扩展语言，我们称之为SAMPL，又被嵌入到一个随机编程集成环境中，该环境有助于SP问题的建模和研究。 引用于6文件 MSC公司： 90-08 运筹学和数学规划相关问题的计算方法 90立方厘米 随机规划 关键词：随机规划；代数建模；分解方法；多级追索权问题；两阶段追索权问题；场景树 软件：样品 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit｛C.Valente｝等人，INFORMS J.Comput。21，第1号，107-122（2009；Zbl 1243.90011） 全文： 内政部 链接