本文關(guān)鍵詞：基于隨機(jī)優(yōu)化方法解隨機(jī)多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題

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【摘要】：隨機(jī)優(yōu)化是處理數(shù)據(jù)帶有隨機(jī)性的一類數(shù)學(xué)優(yōu)化問(wèn)題,它與確定性數(shù)學(xué)優(yōu)化最大的不同在于其系數(shù)中引進(jìn)了隨機(jī)變量,這使得隨機(jī)優(yōu)化比起確定性數(shù)學(xué)優(yōu)化更適合于實(shí)際問(wèn)題。在管理科學(xué)、信息工程、工業(yè)工程、運(yùn)籌學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、最優(yōu)控制等領(lǐng)域,隨機(jī)優(yōu)化都有著非常廣泛的應(yīng)用。論文在第三章討論了隨機(jī)多目標(biāo)整數(shù)線性優(yōu)化問(wèn)題。假設(shè)僅在約束條件的右邊存在隨機(jī)變量,并且該隨機(jī)變量服從正態(tài)分布。并將該模型轉(zhuǎn)化為確定性多目標(biāo)整數(shù)優(yōu)化模型,利用分支定界法求出最優(yōu)解。論文在第四章給出了在機(jī)會(huì)約束優(yōu)化模型中,隨機(jī)變量服從均勻分布或正態(tài)分布的確定性等價(jià)形式,并利用交互式算法求出最優(yōu)解。論文在第五章基于相關(guān)機(jī)會(huì)優(yōu)化模型對(duì)水資源供給-分配問(wèn)題進(jìn)行建模,并利用隨機(jī)模擬的遺傳算法給出了最優(yōu)解。
【關(guān)鍵詞】：隨機(jī)多目標(biāo)優(yōu)化 機(jī)會(huì)約束優(yōu)化 相關(guān)機(jī)會(huì)優(yōu)化 遺傳算法
【學(xué)位授予單位】：長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：O221.6;TP18
【目錄】：

• 摘要2-3
• Abstract3-5
• 第一章 緒論5-7
• 1.1 背景概述5
• 1.2 隨機(jī)優(yōu)化的研究現(xiàn)狀5-6
• 1.3 全文研究?jī)?nèi)容6-7
• 第二章 隨機(jī)多目標(biāo)優(yōu)化模型7-10
• 2.1 多目標(biāo)優(yōu)化的基本概念7
• 2.1.1 多目標(biāo)優(yōu)化的一般形式7
• 2.1.2 Pareto最優(yōu)解7
• 2.2 隨機(jī)多目標(biāo)優(yōu)化模型7-10
• 第三章 隨機(jī)多目標(biāo)線性優(yōu)化問(wèn)題10-16
• 3.1 問(wèn)題的提出和模型10-11
• 3.2 多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的參數(shù)研究11-13
• 3.2.1 K-T最優(yōu)性必要條件11-12
• 3.2.2 算法步驟12-13
• 3.3 數(shù)值算例13-15
• 3.4 結(jié)論15-16
• 第四章 隨機(jī)多目標(biāo)優(yōu)化的交互式算法16-22
• 4.1 確定性等價(jià)形式16-18
• 4.1.1 隨機(jī)變量服從均勻分布16-17
• 4.1.2 隨機(jī)變量服從正態(tài)分布17-18
• 4.2 交互式算法18-20
• 4.3 數(shù)值例子20-22
• 第五章 基于遺傳算法解隨機(jī)多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題22-26
• 5.1 遺傳算法22
• 5.2 算法步驟22
• 5.3 數(shù)值例子22-26
• 致謝26-27
• 參考文獻(xiàn)27-29
• 作者簡(jiǎn)介29
• 攻讀碩士學(xué)位期間研究成果29-30

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1119863