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基于Benders分解的不确定条件下过程优化研究

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基于Benders分解的二阶段随机规划在不确定条件过程优化中占有重要的地位,分析和比较了前人的工作,并将蒙特卡罗积分策略与基于对偶理论的可行域限定条件相结合,提出了新的求解策略,不仅避免了求解一系列子问题进行可行域限定的情况以及计算负荷随不确定参数数目呈指数增加的不足,而且使可行域限定条件更加合理,算例证明了该算法的有效性.

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来源
《2004年过程系统工程年会》|2004年|163-165|共3页
会议地点北京
作者
王政; 韩方煜; 华贲;
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作者单位

中国系统工程学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类化学工程最佳化与系统工程;算法理论;
关键词
不确定参数; 二阶段随机优化; Benders算法; 过程优化;

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