基于Benders分解的不确定条件下过程优化研究

摘要：

基于Benders分解的二阶段随机规划在不确定条件过程优化中占有重要的地位,分析和比较了前人的工作,并将蒙特卡罗积分策略与基于对偶理论的可行域限定条件相结合,提出了新的求解策略,不仅避免了求解一系列子问题进行可行域限定的情况以及计算负荷随不确定参数数目呈指数增加的不足,而且使可行域限定条件更加合理,算例证明了该算法的有效性.

关键词： 不确定参数 二阶段随机优化 Benders算法 过程优化

作者: 王政 韩方煜 华贲

作者单位: 华南理工大学化学工程研究所(广东广州);青岛科技大学计算机与化工研究所(山东青岛) 青岛科技大学计算机与化工研究所(山东青岛) 华南理工大学化学工程研究所(广东广州)

会议类型: 国内会议

会议名称: 2004年过程系统工程年会

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 163-165

在线出版日期: 2004-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）