【摘要】：在各個領(lǐng)域,優(yōu)化問題是永恒的主題.由于在實際生產(chǎn)生活中,常常受到很多不確定因素的影響,隨機變量的引入,使得隨機規(guī)劃問題更加適合實際問題的求解.本文主要研究兩階段隨機規(guī)劃的一種特殊形式  具有固定補償?shù)膬呻A段隨機線性規(guī)劃問題.兩階段隨機線性規(guī)劃在交通、庫存、農(nóng)業(yè)、金融以及電力系統(tǒng)等許多領(lǐng)域發(fā)揮重要的作用.目前對于這一問題的解決算法的研究有很多,但是在隨機變量比較多時,大部分算法的收斂速度是比較慢的.在前人研究的基礎(chǔ)上,本文對這一問題的性質(zhì)進行了深入研究,并且采用的強SA算法求解這一問題.在隨機變量規(guī)模較大時,用拉丁超立方體抽樣方法進行求解.進行實驗,將強SA算法求解與SAA算法進行比較.本文主要從以下幾個方面進行了研究:第一章主要介紹隨機規(guī)劃的產(chǎn)生與發(fā)展,兩階段隨機線性規(guī)劃問題的模型,以及目前的一些研究方法:介紹SA算法和SAA算法的起源和發(fā)展,以及求解的思想等.第二章主要介紹本文用的一些預備知識:兩階段隨機線性規(guī)劃問題的目標函數(shù)的性質(zhì)和可行域的性質(zhì),為強SA算法求解兩階段隨機線性規(guī)劃問題做理論支撐.第三章理論證明強SA算法求解具有固定補償?shù)膬呻A段隨機線性規(guī)劃問題的收斂性,并且對其收斂速度進行分析.第四章主要介紹目前求解兩階段隨機線性規(guī)劃問題的常用算法  SAA算法配合分解算法求解問題的思想和步驟.第五章進行數(shù)值實驗,證明強SA算法求解兩階段隨機線性規(guī)劃問題的可行性,并且與SAA算法求解這一問題作比較,證明強SA算法的收斂速度快.
【學位授予單位】：大連理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：O221.1

【參考文獻】

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本文編號：2713183