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NONCONVEX GENERALIZED BENDERS DECOMPOSITION FOR OPTIMAL PROCESS DESIGN AND SYNTHESIS UNDER UNCERTAINTY

机译：非透露性弯道的不确定度最佳过程设计和合成的分解

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Mixed-integer nonlinear programming (MINLP) provides a powerful framework for the design and synthesis of process systems in an optimal and systematic manner. Traditionally, a deterministic process model is used in the MINLP framework, although real systems are almost always uncertain. Recently, more and more attention has been paid to including uncertainties into optimization models ~[1], especially when the uncertainties have a significant impact on the decision made, and stochastic programming with recourse [2] is a natural way to address uncertainties in various engineering problems.
机译：混合整数非线性编程（MINLP）以最佳和系统的方式为过程系统的设计和合成提供了强大的框架。传统上，MINLP框架中使用了确定性过程模型，但实际系统几乎总是不确定。最近，越来越多地关注包括在优化模型中的不确定性〜[1]，特别是当不确定性对所做的决策产生重大影响时，随机追索的随机编程是解决各种不确定性的自然方式工程问题。

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