摘要：
分布式鲁棒优化算法（Distributionally Robust Optimization，DRO）是一种结合了随机规划（Stochastic Programming，SP）和鲁棒优化（Robust Optimization，RO）优势的方法，旨在处理参数及其对应分布都具有不确定性的优化问题。以下 阅读全文
posted @ 2024-12-30 18:32
姚春辉
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摘要：
分布式鲁棒优化（Distributed Robust Optimization，DRO）是一种针对不确定环境下优化问题的方法，以下是对其的详细介绍： 一、核心概念 分布式鲁棒优化的核心概念在于处理各种不确定性因素，如随机波动、数据噪声、模型误差等，以寻找一个在所有可能情况下都能保持优良性能的解决方案 阅读全文
posted @ 2024-12-30 18:30
姚春辉
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摘要：
基于CPLEX的Benders分解算法是一种用于解决混合整数规划（MIP）问题的有效方法。以下是对该算法的详细解析： 一、算法背景 Benders分解算法由Jacques F. Benders在1962年提出，主要用于解决混合整数规划问题，即连续变量与整数变量同时出现的极值问题。随着算法的发展，广义 阅读全文
posted @ 2024-12-30 18:27
姚春辉
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摘要：
粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种基于群体智能的优化算法，最早由Eberhart博士和Kennedy博士在1995年提出。以下是对粒子群优化算法的详细解释： 一、基本原理 粒子群优化算法通过模拟鸟群觅食的自然现象，利用群体中的个体间协作与信息共享机 阅读全文
posted @ 2024-12-30 10:45
姚春辉
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