随机规划分解算法其应用提纲

论文摘 要 : 本文系统的阐述了随机规划问题的产生（略）和分析了近年来随机规划领域的研究成果.在前人研究的基础上,对随机规划问题的分解算法及其在实际中的应用进行了研究,特别对含离散随机变量的多阶段随机规划问题几种常见的分解算法进行了深入探讨.全文共分五章,各章内容安排如下: 第一章,阐述了随机规划问题的产生、发展过程和此种问题的分类,并概括介绍了求解此问题的一般方法和近年来的研究（略） 第二章,以二阶段线性随机规划问题为例,给出了基于Benders分解的算法,此算法利用函数的凸性和逼近算法的思想,可以很快得到最优解或近似最优解（略）三章,综合介绍了基于内点法的原始-对偶分解算法,利用齐次自对偶技术（略）问题的求解转化为求迭代点处的搜索方向子问题,该算法的一个优点是:不要求起始点可行,这对大规模的随机规划问题来说非常重要,并将其与第二章给出的算法进行比较,给出求解大规模随机规划问题的一般思路. 第四章,给出了求解多阶段随机规划问题的一种基于SQP的分解算法,算法的优越性在于,当随机变量的实现值为有限集但很大时,可以将其分解成一系列小规模二次规划（略）算法具有全局收敛性. 第五章..This paper introduces the development of stochastic programming systematical（omitted）ummarizing and analyzing the fruits on this field during the past. Based on the study of some researchers, we s（omitted）al dep（omitted）gorithms and its applications, especially on how to solve the stochastic programming with dispersed random variable, The whole paper contains five chapters, a（omitted）rranged as follows: In the first chapter ,we summarily introduce the development and t（omitted） research situation...目录:摘 要 第5-6页Abstract 第6页1 绪论 第9-13页·,前言 第9-10页·,补偿随机优化算法的研究现状 第10-12页·,本论文的主要工作 第12-13页2 Benders算法研究 第13-18页·,引言 第13-14页·,用Benders分解求解带线性约束的随机规划 第14-18页3 求解多阶段随机凸规划的基于内点的原始-对偶分解算法 第18-34页·,引言 第18-19页·,基于内点的原始-对偶分解算法 第19-24页·,用原始-对偶分解算法求解多阶段随机凸规划 第24-33页·,两种分解算法的分析比较 第33-34页4 多阶段非线性随机规划的SQP分解算法 第34-51页·,引言 第34-36页·,算法分析 第36-43页·,算法步骤 第43-45页·,算法的全局收敛性 第45-51页5 多阶段非线性随机规划的SQP分解算法的应用 第51-54页·,实例分析及建模 第51页·,问题求解 第51-52页·,结论和展望 第52-54页致谢 第54-55页攻读硕士期间主要成果 第55-56页参考文献 第56-59页