不確定環(huán)境下的最小權(quán)控制集問題.pdf

1、最小權(quán)控制集問題是圖論中的組合優(yōu)化問題，其在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的無線網(wǎng)絡(luò)布局問題中有著廣泛地運(yùn)用，然而我們發(fā)現(xiàn)很多管理科學(xué)領(lǐng)域中的決策問題也可以通過被刻畫成最小權(quán)控制集問題得到有效的解決。不確定環(huán)境下的最小權(quán)控制集問題就是對(duì)最小權(quán)控制集問題中的點(diǎn)賦予不確定的權(quán)值，即將權(quán)值刻畫為某種不確定變量。這是因?yàn)?，在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中，最小權(quán)控制集問題中的權(quán)值通常代表了費(fèi)用、成本等，它們由于受到多種因素的影響往往都是不確定的。由于上述原因，本文對(duì)隨機(jī)環(huán)境下以及模糊

2、環(huán)境下的最小權(quán)控制集問題進(jìn)行了研究。
　　 本文總體分為兩部分。第一部分，將隨機(jī)性引入最小權(quán)控制集問題，重點(diǎn)探討隨機(jī)不確定環(huán)境下的最小權(quán)控制集問題。首先引入概率理論以描述隨機(jī)不確定性，基于不同的決策準(zhǔn)則，分別建立隨機(jī)不確定環(huán)境下最小權(quán)控制集問題的三個(gè)決策模型;為了將模型求解，我們結(jié)合遺傳算法和隨機(jī)模擬技術(shù)提出一種混合智能算法;并以一個(gè)數(shù)值實(shí)驗(yàn)為例，驗(yàn)證了算法的有效性。
　　 第二部分，將模糊不確定性引入最小權(quán)控制集問題中