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J-GLOBAL ID：202102220625142447   整理番号：21A3228889

不確実性の下での利益と容量のバランス:目標ベース分布ロバストナップサック問題【JST・京大機械翻訳】

Balancing the profit and capacity under uncertainties: a target-based distributionally robust knapsack problem

著者 (6件)： Ding Jianpeng (School of Business, Hohai University, Nanjing, 210093, China) ,  Chen Liuxin (School of Business, Hohai University, Nanjing, 210093, China) ,  Ke Ginger Y. (Faculty of Business Administration, Memorial University of Newfoundland, Newfoundland and Labrador, St. John’s, A1B 3X5, Canada) ,  Li Yuanbo (School of Management and Engineering, Nanjing University, Nanjing, 210093, China) ,  Zhang Lianmin (School of Management and Engineering, Nanjing University, Nanjing, 210093, China) ,  Zhang Lianmin (Shenzhen Research Institute of Big Data, Shenzhen, 518172, China)
資料名： International Transactions in Operational Research  (International Transactions in Operational Research)
巻： 29  号： 2  ページ： 760-782  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0717A  ISSN： 0969-6016  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： よく開発された最適化問題として,ナップサック問題は,資源配分,特に生産計画を含む様々な分野で広く適用されている。本論文では,不確実な利益と容量の両方を考慮し,また,利益に対する与えられた目標の影響を考慮して,ターゲットベースの分布的にロバストなナップサック問題(TDRKP)を提案した。不足リスク対策と区分的効用機能に基づいて,目標の違反リスクを調査した。モデルを効率的に解くために,TDRKPを二次円錐プログラムとして計算可能な形式に再定式化した。一連の数値実験を通して,提案したTDRKP定式化は,サンプル平均近似モデルおよび最小違反確率モデルの両方よりも性能が優れていることを検証した。Copyright 2021 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  最適化問題 ,  生産計画 ,  *不確実性 ,  円錐 ,  資源割付 ,  *ナップサック問題 ,  確率モデル ,  定式化 ,  *ロバスト性
準シソーラス用語： 数値実験 ,  近似モデル ,  リスク対策 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ターゲット ,  分布的にロバストな最適化 ,  ナップサック問題 ,  利益と能力

分類 (1件)： 数理計画法  (KA03030M)

タイトルに関連する用語 (7件)： 不確実性 ,  利益 ,  バランス ,  目標 ,  分布 ,  ロバスト ,  ナップサック問題