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基于矩信息的魯棒優(yōu)化模型、算法及應用 版權信息
- ISBN：9787030783622
- 條形碼：9787030783622 ; 978-7-03-078362-2
- 裝幀：平裝
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
基于矩信息的魯棒優(yōu)化模型、算法及應用 內(nèi)容簡介
本書主要介紹不確定性環(huán)境下基于隨機參數(shù)矩信息的魯棒優(yōu)化方法，討論其模型構建、算法設計及實際應用等方面的*新研究成果。本書旨在為不確定性環(huán)境下優(yōu)化決策提供理論建模、算法設計及分析的新方法和工具，同時為復雜環(huán)境下供應鏈管理、運營管理、物流運作等實際問題提供科學決策支持。
基于矩信息的魯棒優(yōu)化模型、算法及應用 目錄
目錄“博士后文庫”序言前言第1章 概述11.1 不確定性與風險11.2 不確定性優(yōu)化方法概述21.2.1 確定性優(yōu)化21.2.2 隨機優(yōu)化31.2.3 風險優(yōu)化41.2.4 魯棒優(yōu)化111.3 魯棒優(yōu)化方法151.3.1 基于不確定性集的魯棒優(yōu)化151.3.2 基于分布函數(shù)集的魯棒優(yōu)化171.4 本章小結19第2章 基于矩信息的魯棒優(yōu)化202.1 基于矩信息的魯棒優(yōu)化概述202.2 基于矩信息的魯棒期望優(yōu)化212.2.1 分段線性凸函數(shù)222.2.2 子優(yōu)化問題函數(shù)242.3 基于矩信息的魯棒CVaR優(yōu)化252.3.1 *優(yōu)概率不等式252.3.2 魯棒CVaR342.3.3 基于RCVaR的魯棒優(yōu)化382.4 本章小結40第3章 基于矩信息的魯棒庫存優(yōu)化方法及算法413.1 批量訂購問題413.1.1 問題背景413.1.2 顧客需求的分布函數(shù)集423.2 兩階段批量訂購魯棒優(yōu)化模型453.2.1 問題模型453.2.2 第二階段費用函數(shù)的等價*短路形式473.3 等價二階錐規(guī)劃模型493.4 參數(shù)搜索方法543.4.1 參數(shù)搜索的基本思想543.4.2 區(qū)間參數(shù)搜索方法563.4.3 需求不相關條件下子問題的求解573.4.4 需求部分相關條件下子問題的求解593.5 數(shù)值實驗653.5.1 算法的有效性663.5.2 魯棒模型的有效性673.6 本章小結68第4章 基于矩信息的魯棒路徑規(guī)劃方法694.1 魯棒路徑規(guī)劃問題模型694.1.1 路徑規(guī)劃問題及可靠性準則694.1.2 魯棒路徑規(guī)劃問題704.1.3 概率分布函數(shù)集的構造714.2 對偶估計方法714.2.1 對偶形式714.2.2 計算(P)下界的場景方法734.2.3 計算(P)上界的半正定規(guī)劃方法734.3 原始估計方法764.3.1 RM\ETT的解析表達式764.3.2 求解(P)的原始估計方法794.4 數(shù)值實驗804.5 本章小結83第5章 隨機參數(shù)*立的魯棒優(yōu)化模型的參數(shù)搜索算法845.1 旅行時間*立的魯棒路徑規(guī)劃問題845.1.1 凹費用的*短路問題845.1.2 模型分析855.2 單調下降參數(shù)搜索865.3 交叉點參數(shù)搜索方法885.4 改進的區(qū)間參數(shù)搜索915.5 加速標簽修正算法925.6 數(shù)值實驗955.6.1 實驗環(huán)境955.6.2 實際交通網(wǎng)絡的計算結果975.6.3 網(wǎng)格網(wǎng)絡的計算結果985.7 本章小結100第6章 隨機參數(shù)相關的魯棒優(yōu)化模型的拉格朗日算法1016.1 旅行時間相關的魯棒路徑規(guī)劃問題1016.2 拉格朗日對偶問題1036.2.1 協(xié)方差矩陣分解1036.2.2 問題轉化1036.2.3 對偶化簡1046.3 拉格朗日算法1056.3.1 約束生成算法1056.3.2 次梯度投影算法1076.4 處理負環(huán)的方法1096.4.1 改進的約束生成算法1106.4.2 改進的次梯度投影算法1106.4.3 算法復雜度分析1136.5 拉格朗日算法對偶間隙分析1146.6 數(shù)值實驗1186.6.1 計算算例1186.6.2 算法實現(xiàn)1196.6.3 計算性能分析1206.6.4 收斂性分析1206.6.5 運行時間分析1216.6.6 對偶間隙和*優(yōu)性分析1256.7 本章小結126參考文獻127編后記135
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