【摘 要】
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近十年来,随机线性规划又引起了研究人员与实际工作者的重视.其中具补偿的随机性规划在不确定性可表为离散的Scenario集时,为决策者提供了对具有不确定因素或噪声数据的序列
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近十年来,随机线性规划又引起了研究人员与实际工作者的重视.其中具补偿的随机性规划在不确定性可表为离散的Scenario集时,为决策者提供了对具有不确定因素或噪声数据的序列决策问题的有效的建模工具.作者们提出了四种备选的不同的模型,作者们称之满意性和鲁棒性模型,即补偿费用型鲁棒模型以及混合型模型;多目标的满意--鲁棒模型;多个补偿中心的模型;简化搜索过程的模型.同时,作者们给出了相应的求解过程,它们包括一些近似或启发式算法.这些模型为决策者提供了在不确这因素下作计划时,对费用与鲁棒性进行权衡的系统分析工具,他们可以根据各自对于费用准则与控制因素稳定性的不同偏好来选择适当的解.
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