随机规划造句

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补偿随机规划的一种新数值方法
采用遗传算法对该随机规划模型进行求解。
随机规划的解法目前不外乎两种有效的途径。
随机规划与线性规划在饲料配方中的应用比较
财产保险公司投资组合问题的多阶段随机规划模型
基于收益管理的海运集装箱舱位分配随机规划模型
同时证实了遗传算法能够有效地解决复杂的随机规划模型。
基于流动性风险约束的我国商业银行资产负债随机规划模型
由于在系数中引入了随机变量，使得随机规划问题的求解比普通的数学规划要复杂得多。
随机规划是数学规划的一个重要分支，然而它不同于普通的数学规划。
用随机规划造句挺难的，這是一个万能造句的方法
本文试图利用概率统计有关理论作为工具，对随机规划特别是机会约束规划进行研究。
其第一种途径是将随机规划转化为各自的等价确定性规划，然后利用已经发展得较为完善的确定性规划的解法去解之。
建模工具和方法涵盖线性规划，网络规划，离散规划，非线性规划，启发式方法，灵敏度分析，事后最优性分析，大规模系统的分解方法和随机规划。
最后将随机规划模型和确定性线性规划模型分别应用于江苏省海门市常乐镇微灌工程规划设计中的大棚滴灌系统，对管网系统进行了优化设计，并将其结果进行了比较分析。
摘要在资产负债管理随机规划模型的基础上，根据国内实际情况，改进了模型的约束条件，建立了适合国内情况的资产负债管理模型。
为了更好的处理实际生产中参数的不确定性，根据数学规划论中处理随机现象的机理，建立多目标随机规划模型，模型求解采用基于随机规划的遗传算法。
由于单纯形的发展，很多人致力于线性规划的进步，通过发展它的数学理论、设计高效的计算方法和规则、探索新的应用，以及把线性规划的使用作为解决更复杂问题的辅助工具，比如，离散规划，非线性规划，组合问题，随机规划问题和最优控制问题。
本文针对微灌工程规划设计中的问题，在分析常规微灌系统规划设计方法的基础上，采用随机规划的数学方法，对微灌系统管网进行了优化设计。
传统的不确定规划主要分为两大类：随机规划和模糊规划，并且在生产、经济及管理等诸多方面已有广泛的应用，特别是随机线性规划和模糊线性规划理论较为完善，应用更加广泛。
鉴于基于随机模拟技术的遗传算法在求解随机规划问题上的优越性，本文指出，改变遗传算法的参数条件，在此基础上求得机会约束规划的若干个最优值，以这些最优值为样本点，利用多元样条回归，拟合得到最优值函数，进而求出最优值函数的lipschitzs常数，从而对于任一机会约束规划问题，都可以得到它的一个区间估计。