隨機(jī)規(guī)劃中基于概率度量的情景削減.pdf_第1頁(yè)
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1、在形成情景樹模型時(shí)如何近似表示隨機(jī)輸入過(guò)程是求解隨機(jī)線性規(guī)劃的一個(gè)重要問(wèn)題，若情景數(shù)量太多，則情景樹模型難以求解，基于概率度量的情景削減是目前能夠有效削減情景數(shù)量的方法之一，該方法需要首先確定一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)度量，然后通過(guò)極小化相應(yīng)的度量模型得到削減后的情景集．r階Fortet-Mourier度量￡r(P,Q)是一個(gè)一般意義下兩階段隨機(jī)線性規(guī)劃的標(biāo)準(zhǔn)度量，其中r的取值依賴于模型中的系數(shù)矩陣和向量．Romisch等在文獻(xiàn)中考慮了補(bǔ)償系數(shù)矩陣固定，

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