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1、華北電力大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要摘要本文討論分析了一類(lèi)機(jī)會(huì)約束規(guī)劃的求解算法。首先,從正態(tài)分布、均勻分布及指數(shù)分布等幾類(lèi)分布出發(fā),研究了一類(lèi)隨機(jī)機(jī)會(huì)約束的確定性等價(jià)類(lèi)問(wèn)題,給出了幾個(gè)等價(jià)定理。其次,針對(duì)基于蒙特卡羅隨機(jī)模擬方法求解機(jī)會(huì)約束規(guī)劃時(shí),模擬次數(shù)往往依靠主觀經(jīng)驗(yàn)或計(jì)算試驗(yàn)來(lái)確定,具有很大的盲目性的問(wèn)題,提出了基于蒙特卡羅隨機(jī)模擬的求解機(jī)會(huì)約束規(guī)劃的回溯逼近算法,并通過(guò)算例說(shuō)明了這種方法的基本特征。最后tf討論了遺傳算法、隨機(jī)模擬和神
2、經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)求解機(jī)會(huì)約束規(guī)劃的混合智能算法,算例驗(yàn)證了該方法的有效性。關(guān)鍵詞:機(jī)會(huì)約束規(guī)劃,確定性等價(jià)類(lèi),蒙特卡羅,回溯通近,棍合智能算法ABSTRACTThesolutionandapplicationofaclassofstochasticchanceconstrainedprogramming(CCP)werediscussedandresearchedinthispaper.Firstlysomedeterministicequiv
3、alentsofthechanceconstrainedconditionwerediscussedastherandomvectorwaswithnormaluniformandexponentialprobabilitydistributionandsometheoremswereproved.SecondlywhentheMonteCarlo(MC)basedmethodwasusedtosolvingCCPthesamplesi
4、zewasusuallychosen勿subjectiveexperimentorotherestimationandnomoreeficientsolutionswereemployed.AdynamicsearchmethodbasedonMCsimulationnamedretrospectiveapproximation(RA)waspresentedinthispaperandanumericalexamplewasusedt
5、odescribethefeature.FinallyahybridintelligentalgorithmincludinggeneticalgorithmsrandomsimulationandneuralnetworkwasdiscussedtosolveCCPandanumericalexamplewasemployedtodemonstratetheeficiencyofthealgorithm.Maqianqian(Appl
6、iedMathematics)DirectedbyDr.MaXinShunKEYWORDS:ChanceConstrainedProgrammingDeterministicEquivalentMonteCarloSimulationRetrospectiveApproximationHybridIntelligentAlgorithm聲明本人鄭重聲明:此處所提交的碩士學(xué)位論文《一類(lèi)隨機(jī)機(jī)會(huì)約束規(guī)劃的算法及應(yīng)用研究》,是本人在華北電力大
7、學(xué)攻讀碩士學(xué)位期間,在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作和取得的研究成果。據(jù)本人所知,除了文中特別加以標(biāo)注和致謝之處外,論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫(xiě)過(guò)的研究成果,也不包含為獲得華北電力大學(xué)或其他教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書(shū)而使用過(guò)的材料。與我一同工作的同志對(duì)本研究所做的任何貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說(shuō)明并表示了謝意。學(xué)位論文作者簽名:械A(chǔ)日期:71V7.,.rJ關(guān)于學(xué)位論文使用授權(quán)的說(shuō)明本人完全了解華北電力大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定,即:①學(xué)校
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