基于遗传算法的机会约束规划区间估计

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该文试图利用概率统计有关理论作为工具,对随机规划特别是机会约束规划进行研究.该文总结分析了这两种解决机会约束规划的方法.针对第一种途径,把那些可转化为确定性规划的机会约束规划的类型推广到系数具有指数族结构的情形.对更一般的机会约束规划问题,在前人工作的基础上,得到了目标函数最优解的区间估计和最优值的估计区域,讨论了影响该估计的精度的要素,并指出提高估计精度的方法.该区间估计中包含了目标函数的一个最优估计值.鉴于基于随机模拟技术的遗传算法在求解随机规划问题上的优越性,该文指出,改变遗传算法的参数条件,在此基础上求得机会约束规划的若干个最优值,以这些最优值为样本点,利用多元样条回归,拟合得到最优值函数,进而求出最优值函数的Lipschitzs常数,从而对于任一机会约束规划问题,都可以得到它的一个区间估计.
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