技術(shù)編號：12035297
提示：您尚未登錄，請點(diǎn) 登 陸 后下載，如果您還沒有賬戶請點(diǎn) 注 冊 ，登陸完成后，請刷新本頁查看技術(shù)詳細(xì)信息。本發(fā)明的各實(shí)施方式涉及魯棒優(yōu)化(robustoptimization)，更具體地，涉及在魯棒優(yōu)化中用于在不確定集(uncertaintyset)中進(jìn)行采樣的方法和裝置。背景技術(shù)數(shù)學(xué)規(guī)劃的經(jīng)典范例是在輸入數(shù)據(jù)準(zhǔn)確并且等于某些標(biāo)稱值的假設(shè)條件下建立模型，繼而利用已有的數(shù)學(xué)規(guī)劃求解方法獲得最優(yōu)解。然而，在實(shí)際的優(yōu)化決策過程中，數(shù)據(jù)通常是不確定的或者是不精確的，通常在一個(gè)不確定的范圍內(nèi)圍繞標(biāo)稱值變化，這將導(dǎo)致難以計(jì)算最優(yōu)解。當(dāng)數(shù)據(jù)的取值不同于標(biāo)稱值時(shí)，可能不滿足一些約束函數(shù)，原來得到的最優(yōu)解可能不再最優(yōu)...
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