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1)  stochastic linear programming
随机线性规划
1.
Study on calculating the parameters of stochastic linear programming model based on RAGA;
随机线性规划模型参数求解的基因方法
2.
α Reliability Linear Programming for Stochastic Linear Programming;
随机线性规划的α可靠度线性规划
2)  random linear programming
随机线性规划
1.
The fuzzy random linear programming introduce in the paper includes not only the my random variable coefficients but also the decision vector of fuzzy pseudorandom variables.
文中引入的模糊随机线性规划不仅具有模糊随机变量系数,而且具有模糊伪随机决策变量。
2.
This paper introduces two models of fuzzy random linear programming which have fuzzy random variable coefficients and pseudorandom decision variables by discussing a practical engineering problem.
本文在讨论了一个实际工程问题的基础上,引入了两种模糊随机线性规划模型。
3)  two-stage stochastic linear programming
二级随机线性规划
1.
Considering stochastic demand and satisfying demand ratio of product, it puts forward a two-stage stochastic linear programming model, with the aim of minimizing summation of cost in the system.
针对多周期、多产品、有能力约束动态制造系统的生产-库存问题,考虑随机需求条件和产品的需求满足率,建立以系统总成本最低为目标的二级随机线性规划模型,通过随机模拟法将原问题转化为等价的确定性问题,运用对偶理论和Benders分解法把等价问题分解为相互关联的主问题和子问题,然后分别进行求解。
4)  Stochastic dynamic programming model
随机性动态规划
5)  stochastic programming
随机规划
1.
On stochastic programming model with recourse and chance control;
机会可控的补偿随机规划模型
2.
Optimal Design of Integrated Logistics Networks for Hybrid Manufacturing/Remanufacturing Systems Based on Two-stage Stochastic Programming;
基于二阶段随机规划的制造/再制造集成物流网络优化设计
3.
The upper semiconvergence of the optimal solution set of approximations for stochastic programming;
随机规划逼近最优解集的上半收敛性
6)  random programming
随机规划
1.
Approximation algorithm on relating probability restraint with two layer random programming problem;
具有概率约束的二层随机规划的逼近算法
补充资料:非线性规划
非线性规划
nonlinear programming
    目标函数是非线性函数或约束条件不全是线性等式(不等式)的一类数学规划。在科学管理和其他领域中,很多实际问题可以归结为线性规划,但还有另一些问题属于非线性规划。由于非线性规划含有深刻的背景和丰富的内容,已发展为运筹学的重要分支,并且在最优设计、管理科学、系统控制等领域得到越来越广泛的应用。
   非线性规划的研究始于1939年,是由W.卡鲁什首次进行的,40年代后期进入系统研究,1951年H.W.库恩和A.W.塔克尔提出最优化的判别条件,从而奠定了非线性规划的理论基础,后来在理论研究和实用算法方面都有很大的发展。
   非线性规划求解方法可分为无约束问题和约束问题来讨论,前者实际上就是多元函数的极值问题,是后一问题的基础。无约束问题的求解方法有最速下降法、共轭梯度法、变尺度法和鲍威尔直接法等。关于约束问题情况比较复杂,因为在迭代过程中除了要使目标函数下降外,还要考虑近似解的可行性。总的原则是设法将约束问题化为无约束问题;把非线性问题化为线性问题从而使复杂问题简单化。求解方法有可行方向法、制约函数法、简约梯度法、约束变尺度法、二次规划法和约束集法等。虽然这些方法都有较好的效果,但是尚未找到可以用于解决所有非线性规划的统一算法。
说明:补充资料仅用于学习参考,请勿用于其它任何用途。
参考词条