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A Numerical Method for Two-Stage Stochastic Programs under Uncertainty

机译：不确定状态下两阶段随机程序的数值方法

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摘要

Motivated by problems coming from planning and operational management in power generation companies, this work extends the traditional two-stage linear stochastic program by adding probabilistic constraints in the second stage. In this work we describe, under special assumptions, how the two-stage stochastic programs with mixed probabilities can be treated computationally. We obtain a convex conservative approximations of the chance constraints defined in second stage of our model and use Monte Carlo simulation techniques for approximating the expectation function in the first stage by the average. This approach raises with another question: how to solve the linear program with the convex conservative approximation (nonlinear constrains) for each scenario?
机译：受发电公司计划和运营管理问题的驱使，这项工作在第二阶段增加了概率约束，从而扩展了传统的两阶段线性随机计划。在这项工作中，我们描述了在特殊假设下如何通过计算处理混合概率的两阶段随机程序。我们获得了在模型第二阶段中定义的机会约束的凸保守近似值，并使用蒙特卡罗模拟技术对第一阶段中的期望函数进行了平均。这种方法提出了另一个问题：对于每种情况，如何用凸保守近似（非线性约束）求解线性程序？

著录项

  • 来源
    《Mathematical Problems in Engineering》 |2011年第2期|p.1-13|共13页
  • 作者

    Paul Bosch;

  • 作者单位

    Facultad de Ingenierta, Universidad Diego Portales, Avenue Ejercito 441, Santiago 8370191, Chile;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
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