Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

1 Sarkar Vaskar

1 2021

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: deterministyczna redukcja implikatywna

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Chance constraint programming problems with parameters as exponential random variable

Sarkar Vaskar

Mathematica Applicanda

2021

Vol. 49, no. 1

15--30

Robust decision making under uncertainty is deemed to be a crucial factor in many disciplines and application areas. In addition, management and measurement of risk is an important issue in almost all areas that require decisions to be made under uncertain information. Chance constrained programming (CCP) has been used for modelling and analysis of risks in a number of application domains. This paper presents a deterministic reduction of a linear and nonlinear chance constraint programming problem using simple mathematical and statistical tools, assuming the coefficients of the decision variables in the chance constraints as exponential random variables. After converting the proposed chance constraint programming problem into a deterministic problem, a standard generic package is used to find the compromise solution and a comparison with some other techniques is considered. Then MATLAB programming code is used to verify the validity of solution for the original chance constraints.

Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności jest kluczowym czynnikiem wpływającym na efektywność i opłacalność projektów w wielu dyscyplinach badawczych i działalności gospodarczej. W związku z tym, zarządzanie i pomiar ryzyka są ważną kwestią w prawie wszystkich obszarach, które wymagają podejmowania decyzji na podstawie niepewnych informacji. Programowanie ograniczone szansą (CCP) zostało wykorzystane do modelowania i analizy ryzyka w wielu dziedzinach aplikhttps://www.overleaf.com/project/5ff6f9808edae84a1313f60bacji. W artykule przedstawiono deterministyczną redukcję liniowego i nieliniowego problemu programowania z ograniczeniami losowymi z wykorzystaniem prostych narzędzi. Po przekształceniu proponowanego problemu programowania z ograniczeniami losowymi w problem deterministyczny, do dalszej analizy i wyznaczenia rozwiązania używane są standardowe metody optymalizacji. W pracy podano także porównania przy zastosowaniu innych, niż standardowe metod. Rezultaty porównano z rozwiązaniami wyjściowych problem, bez przekształcania, otrzymanych procedurami zaimplementowanymi w MATLAB.