إعادة صياغة قوية لقيود الفرصة الغامضة مع توزيعات احتمالية منفصلة
| العنوان | إعادة صياغة قوية لقيود الفرصة الغامضة مع توزيعات احتمالية منفصلة |
|---|---|
| المؤلف | يانيك اوغلو، احسان |
| تاريخ النشر: | 2019 |
| مكان النشر | - جامعة باليكسير |
| الموضوع | تحسين قوي، وقيد الفرصة، وقيد الفرصة الغامض |
| النوع | دورية |
| اللغة | الإنجليزية |
| رقمي | نعم |
| مخطوط | لا |
| المكتبة: | جامعة اوزيجين |
| معرف أصل المكتبة | 2146-0957 |
| رقم السجل | 75f9ff11-8423-4da8-8321-e07f4c73692a |
| موقع المكتبة | الهندسة الصناعية |
| التاريخ | 2019 |
| نص عينة | تقترح هذه الورقة إعادة صياغة قوية لقيود الصدفة الغامضة عندما تكون عائلة التوزيعات الأساسية منفصلة ومدعومة بما يسمى مجموعة عدم اليقين "p-box" أو "p-ellipsoidal". باستخدام نموذج التحسين القوي، تتم إعادة صياغة النظراء الحتميين لقيود الصدفة الغامضة كمشكلات برمجة ذات أعداد صحيحة مختلطة والتي يمكن معالجتها بواسطة الحلول التجارية للحالات متوسطة الحجم. بالنسبة للمثيلات ذات الحجم الأكبر، نقترح خوارزمية تقريبية آمنة تتميز بالكفاءة الحسابية وتنتج حلولًا عالية الجودة. يمكن توسيع النهج المرتبط والخوارزمية بسهولة ليشمل قيود الصدفة المشتركة، وعدم المساواة غير الخطية، والبيانات التابعة دون إدخال تعقيد إضافي للتحسين الرياضي إلى تعقيد إعادة الصياغة القوية الأصلية. في التجارب العددية، قمنا أولاً بتقديم نهجنا بشأن مسألة حقيبة الظهر المقيدة بالصدفة في حجم اللعبة. بعد ذلك، قمنا بمقارنة الأداء الأمثل والحسابي لخوارزمية التقريب الآمن مع تلك الخاصة بالطرق الدقيقة والعشوائية للمثيلات الأكبر حجمًا عبر محاكاة مونت كارلو. |
| DOI | 10.11121/ijocta.01.2019.00611 |
| Cilt | 9 |
