Parallel processors for planning under uncertainty
Parallel processors for planning under uncertainty
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用于不确定性下规划的并行处理器
DOI：
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发表时间：
1990
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
P. Glynn
中科院分区：
文献类型：
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作者：
G. Dantzig;P. Glynn
我们的目标是为一类重要的多阶段随机模型展示三种技术——即嵌套分解、蒙特卡罗重要抽样和并行计算——可以有效地结合起来解决大规模线性规划的基本问题。
Our goal is to demonstrate for an important class of multistage stochastic models that three techniques — namely nested decomposition, Monte Carlo importance sampling, and parallel computing — can be effectively combined to solve this fundamental problem of large-scale linear programming.