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婴儿，格尔德

随机线性规划Benders分解算法中的Monte Carlo（重要性）采样。 （英语） Zbl 0773.90054号

安·欧珀。物件。 39, 69-95 (1992).
摘要：本文重点研究Benders分解技术和蒙特卡罗抽样（重要抽样），用于求解具有追索权的两阶段随机线性规划，该方法由G.B.丹齐格和P.W.格雷姆【Ann.Oper.Res.22，1-21（1990；Zbl 0714.90074号)]. 对算法进行了讨论和进一步开发。本文给出了当前实现的方法的完整介绍。给出了不同区域试验问题的数值结果。使用小测试问题，我们将算法获得的解与宇宙解进行比较。我们给出了具有众多随机参数的大规模问题的解，在确定性公式中，这些随机参数将具有数十亿个约束。这些问题涉及发电厂和输电线路可用性不确定的电力公司扩张规划，以及未来回报不确定的投资组合管理。

引用于43文件

MSC公司：

90立方厘米 随机规划
90 C90 数学规划的应用
90B90型 运筹学中的案例研究
90-08 运筹学和数学规划相关问题的计算方法

关键词：

折弯机分解技术;蒙特卡罗抽样法;具有追索权的两阶段随机线性规划;具有多个随机参数的大规模问题;电力设施扩建规划;投资组合管理

引文：

兹比尔0714.90074

软件：

MINOS公司
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\textit{G.Infanger}，Ann.Oper。第39、69-95号决议（1992年；Zbl 0773.90054）
全文： 内政部

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