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文檔簡介
1、混合整數(shù)規(guī)劃(MixedIntegerProgramming,MIP)是涉及到整數(shù)或離散變量的一類數(shù)學(xué)規(guī)劃問題,這類規(guī)劃問題在實(shí)際中有著廣泛的應(yīng)用,此類問題的算法也是數(shù)學(xué)規(guī)劃中的重要問題。自Land和Doig等人提出求解整數(shù)規(guī)劃問題的分枝定界法以來,混合整數(shù)規(guī)劃的求解方法得到了很大的發(fā)展。本文將混合整數(shù)規(guī)劃的理論和方法與工程實(shí)際相結(jié)合,在混合整數(shù)規(guī)劃問題的建模和求解方面做了一些有益的嘗試,針對(duì)具體問題的需要,對(duì)模型或算法進(jìn)行了改進(jìn),詳細(xì)
2、分析了建立模型的過程,同時(shí)引入了一些比較新的方法,使問題具有了新的實(shí)際意義。以求解混合整數(shù)規(guī)劃的分枝定界法(Branch-and-Boundalgorithm)為基礎(chǔ),本文對(duì)CVaR度量下的投資組合優(yōu)化和帶有區(qū)間數(shù)的運(yùn)輸問題這兩類工程問題分別建立了數(shù)學(xué)規(guī)劃模型。對(duì)CVaR度量下的投資組合優(yōu)化模型,結(jié)合MonteCarlo情景模擬,在情景規(guī)模一定的情況下,將CVaR風(fēng)險(xiǎn)度量模型轉(zhuǎn)化為一個(gè)凸函數(shù)的優(yōu)化問題,這使得包含大量資產(chǎn)的投資組合優(yōu)化成
3、為可能。并且在模型的基礎(chǔ)上根據(jù)實(shí)際問題的需要對(duì)其進(jìn)行了擴(kuò)展,引入了整數(shù)參數(shù)約束,使得數(shù)學(xué)規(guī)劃模型更接近實(shí)際市場情況。交通運(yùn)輸問題是數(shù)學(xué)規(guī)劃中較早涉及到的問題,由于問題的實(shí)際意義,問題本身就是一個(gè)整數(shù)規(guī)劃問題。本文考慮了帶有區(qū)間數(shù)參數(shù)的運(yùn)輸規(guī)劃問題,通過引入新的算法將原問題轉(zhuǎn)換為兩個(gè)普通的線性規(guī)劃問題,使用新的算法計(jì)算簡潔,效率高,得到的結(jié)果更直觀,改變了以往只能以區(qū)間數(shù)表示結(jié)果的方式。對(duì)兩個(gè)工程問題的實(shí)證結(jié)果表明建立的模型和使用的方法是
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