一类网络扩张的机会约束模型与算法
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Chance-constrained programming model for network expansion
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    摘要:

    在不确定环境中的机会约束下,怎样去增加一组边的容量到一个指定的瓶颈容量,而使网络瓶颈扩张的费用最小.带有随机单位扩张费用的网络瓶颈容量扩张问题,可以根据一些概率机会约束规则,列出它的机会约束规划模型的通用表达式.将网络瓶颈容量算法、随机模拟方法和遗传算法合成在一起,设计出该问题的混合智能通用算法.最后,给出数值案例

    Abstract:

    In this paper we consider how to increase the capacities of the elements in a set E efficiently so that the total cost for the increment of capacity can be decreased to the maximum extent while the final expansion capacity of a given family F of subsets of E is within a given limit bound. We suppose that cost is a stochastic variable which conforms to normal distribution. Network bottleneck capacity expansion problem with stochastic cost is originally formulated as Chance-constrained programming model according to some criteria. In order to solve the stochastic model efficiently, network bottleneck capacity algorithm, stochastic simulation and genetic algorithm are integrated to produce a hybrid intelligent algorithm. Finally, some numerical example are presented

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吴云 林毅 周建.一类网络扩张的机会约束模型与算法[J].管理科学学报,2007,10(2):

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