【摘 要】
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文章研究的问题为,在不确定环境中的机会约束下,怎样去增加一组边的容量到一个指定的瓶颈容量,以至于网络瓶颈扩张的费用最小.本文假定每一条边的单位扩张费用wi是一个随机变
【机 构】
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武汉理工大学,里昂大学,武汉理工大学
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文章研究的问题为,在不确定环境中的机会约束下,怎样去增加一组边的容量到一个指定的瓶颈容量,以至于网络瓶颈扩张的费用最小.本文假定每一条边的单位扩张费用wi是一个随机变量,服从一定的概率分布.带有随机单位扩张费用W的网络瓶颈容量扩张问题可以根据一些概率机会约束规则,列出它的机会约束规划模型的通用表达式.随后,本文将网络瓶颈容量算法、随机模拟方法、神经网络和遗传算法合成在一起,设计出该问题的混合智能通用算法.最后,给出数值案例.
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