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J-GLOBAL ID：201802266992957699   整理番号：18A0397173

内因性と外因性の不確実性の下での多段階確率的計画法のためのモデルと計算戦略【Powered by NICT】

Models and computational strategies for multistage stochastic programming under endogenous and exogenous uncertainties

著者 (2件)： Apap Robert M. (Department of Chemical Engineering, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA 15213, United States) ,  Grossmann Ignacio E. (Department of Chemical Engineering, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA 15213, United States)
資料名： Computers & Chemical Engineering  (Computers & Chemical Engineering)
巻： 103  ページ： 233-274  発行年： 2017年 
JST資料番号： H0199C  ISSN： 0098-1354  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,内因性および外因性両方の不確定パラメータを含む混合整数線形多段確率的計画問題のモデル化と解について述べた。最初に,両タイプの不確実性を捕捉する複合シナリオツリーを提案し,非先制的制約条件(NAC)の数を劇的に低減できる新しい理論的性質を導出するためのそのユニークな構造を利用した。縮小モデルはしばしばまだ解決できないので,二つの特別な解法を議論した。最初は,連続的に二元投資決定を決定するための内因性MILP(混合整数線形計画部分問題を解決し,第一期と外因性NACを満足させるためにこれらの決定を固定し,得られたモデルを解く実行可能解を得るための逐次シナリオ分解発見的である。第二は,Lagrange分解である。プロセスネットワークと油田開発計画問題のための数値結果を示した。結果は,縮小モデルを直接解く上の特殊解の方法の効率を明確に示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 油田 ,  油田開発 ,  *確率的計画法 ,  モデリング ,  特殊解 ,  線形性 ,  *不確実性 ,  投資 ,  整数線形計画法
準シソーラス用語： 部分問題 ,  混合整数線形計画法 ,  縮小モデル ,  *内因性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 多段確率的計画法 ,  内因性不確実性 ,  外因性の不確実性 ,  予測性制約 ,  Lagrange分解 ,  油田計画

分類 (1件)： 化学プロセスの解析  (XC01030R)

タイトルに関連する用語 (7件)： 内因性 ,  不確実性 ,  段階 ,  確率的計画法 ,  モデル ,  計算 ,  戦略