Optimale Lastverteilung mit unvollständiger Information unter Echtzeit-Bedingungen

实时情况下不完全信息下的最优负载分配

基本信息

项目摘要

(gekürzt):Ziel des Vorhabens ist die Weiterentwicklung von mathematischen Modellen, Algorithmen und Computercodes für die optimale Lastverteilung in Echtzeit. Methodischer Ansatz ist die Modellierung des Echtzeit-Optimierungsproblems als großes gemischtganzzahliges stochastisches Programm. Aus seiner Kopplungsstruktur lassen sich Dekompositionszugänge für echtzeitfähige Algorithmen ableiten. Der erste Zugang beruht auf der stochastischen Lagrange-Relaxation von Restriktionen, die Erzeugereinheiten verkoppeln. Dabei entstehen einheitenspezifische mehrstufige stochastische Programme als Teilprobleme. Ein zweiter Zugang zielt auf die Lagrange-Relaxation von Nichtantizipativitätsbedingungen, wobei sich deterministische Lastverteilungsprobleme als Teilaufgaben ergeben. Die unvollständige Information wird über Wahrscheinlichkeitsverteilungen in Gestalt von Szenario-Bäumen modelliert. Für die Szenario-Generierung werden echtzeitfähige Aufdatierungen zur Erfassung des Informationszuwachses und von Expertenwissen entwickelt.
(Gekürzt):Ziel des Vorhabens ist die Weterentwickung von Matimatischen Modelen,算法和计算机代码在Echtzeit中是最优的。方法论分析和模型分析--最优运行问题和随机程序设计。Aus seiner Koppengsstrukut lassen sich dekomposationszugänge für echtzeitfäghe e a a n e n n ge für echtzeitfäghe e n en.在随机的拉格朗日松弛的基础上,我们的生活将会变得更加美好。这是一种随机性很强的程序,很难解决问题。在拉格朗日-松弛的拉格朗日-松弛的拉格朗日-松弛von Nichtantizipativitätsingungen,这是一个决定性的问题,并提出了一个新的解决方案。在格式塔von Szenario-Bäumen模型中,所有的信息都是不完整的。从信息到信息,从信息到信息、从信息到信息。

项目成果

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