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J-GLOBAL ID：202202235008924977   整理番号：22A0450596

固定リコースを持つ多段確率線形計画法のための適応分割ベースSDDPアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Adaptive partition-based SDDP algorithms for multistage stochastic linear programming with fixed recourse

著者 (2件)： Siddig Murwan (RWTH Aachen University, Aachen, Germany) ,  Song Yongjia (Clemson University, Clemson, SC, USA)
資料名： Computational Optimization and Applications  (Computational Optimization and Applications)
巻： 81  号： 1  ページ： 201-250  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0478A  ISSN： 0926-6003  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,確率的プロセスが段階的独立であると仮定する多段確率的プログラミング設定に対して,固定リコース行列と固定コストベクトルを持つ2段階確率的プログラムを解くための適応分割ベースアプローチを拡張した。提案アルゴリズムは,2つの主な戦略に従って,多段階確率プログラム,確率的二重動的計画法(SDDP)アルゴリズムを解くための一般的アプローチと適応分割ベース戦略を統合した。これらの2つの戦略は,溶液プロセス中の分割を精密化する方法で互いに異なる。特に,著者らは,分割によって誘発された粗いシナリオツリーを反復的に解決して,必要なときだけ,SDDPの外で分離ステップで分割を精密化するSDDP戦略の外の精密化を提案した。また,分割がSDDPアルゴリズムの機械と共に精密化されるSDDP戦略内の精密化を提案した。次に,2つの異なる精密化スキームの中で,分割のサイズに対していくつかの制御を可能にする異なるツリートラバース戦略を用いた。水力火力発電計画問題に関する数値実験を実行した。数値結果は,SDDP戦略の中で精密化を使用する標準SDDPアルゴリズムおよびアルゴリズムと比較して,SDDP戦略外の精密化を使用する提案アルゴリズムの有効性を示した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  確率過程 ,  *線形計画法 ,  確率的計画法 ,  動的計画法 ,  火力発電 ,  線形性 ,  精密化 ,  水力エネルギー ,  有効性
準シソーラス用語： 数値実験 ,  確率的最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 確率的最適化 ,  多段確率線形プログラム ,  分割ベースアプローチ ,  SDDPアルゴリズム

分類 (2件)： 数理計画法  (KA03030M) ,  電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (5件)： 多段 ,  確率 ,  線形計画法 ,  適応 ,  アルゴリズム