Mathematical modeling and optimization under uncertainty

不确定性下的数学建模与优化

基本信息

  • 批准号:
    RGPIN-2015-05063
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 1.46万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    加拿大
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
  • 财政年份:
    2016
  • 资助国家:
    加拿大
  • 起止时间:
    2016-01-01 至 2017-12-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Mathematical models arising from application areas such as logistics, supply chain design, distribution, and transportation planning remain challenging despite the recent advances in software and hardware capabilities. In addition to large size, variability in design parameters leads to significant complexity both in modeling and in solution methodologies. While it is common to assume that parameters are known and constant, variability is inherent to all practical problems and often times, solutions generated by deterministic models turn out to be infeasible or far from optimal when implemented. On the other hand, optimization problems that model variability explicitly are generally more challenging due to stochasticity and nonlinearity. The appropriate approach to model randomness depends on the amount of information available. Under perfect information, parameters are assumed to be known and constant during the planning horizon and the resulting models are deterministic. Under risk, stochastic modeling assumes that parameters follow a probability distribution. Robust optimization is an emerging framework for modeling under uncertainty where no distribution information is available. The focus of this research is on modeling and optimization under uncertainty. We propose models and develop specialized optimization tools to handle uncertainty. Fortunately such complex problems tend to exhibit special structure, which makes them suitable for decomposition methodologies such as Lagrangian relaxation/column generation, Dantzig-Wolfe decomposition, and Benders decomposition. Two application areas will be investigated under this framework: disaster response network design and airline operations planning. In both application areas, stochastic and robust optimization will be explored. The goal is to come up with robust designs that optimize classical objectives like profit or cost but also remain valid or allow smooth recovery when settings change. The proposal provides rich research questions suitable for rigorous highly qualified personnel training.  In total, three Ph.D. and four MASc. students will have the opportunity to carry out both theoretical and applied research.  They will gain skills in analysis and modeling of quantitative decision making as well as in developing algorithms and using sophisticated optimization software. The students will apply their research work in decision making for disaster management and airline operations planning. Both areas are highly applicable and provide students the qualifications to work in academia, the airline industry, government,  aid agencies, etc.
数学模型产生的应用领域,如物流,供应链设计,分销和运输规划仍然具有挑战性,尽管最近的进展, 软件和硬件能力。除了尺寸大之外,设计参数的可变性 导致建模和解决方案方法的显著复杂性。虽然 通常假设参数是已知的和恒定的,可变性是固有的, 所有的实际问题,通常情况下,由确定性模型产生的解决方案, 在实施时是不可行的或远非最佳的。另一方面,优化 由于随机性,明确建模可变性的问题通常更具挑战性 和非线性。模型随机性的适当方法取决于 information available.在完全信息下,假设参数已知, 在规划范围内是恒定的,并且所产生的模型是确定性的。在风险之下, 随机建模假设参数遵循概率分布。鲁棒 优化是一种新兴的不确定性建模框架,其中没有分布 有资料可查。 本研究的重点是不确定性下的建模和优化。我们提出 模型和开发专门的优化工具来处理不确定性。幸运的是, 复杂问题往往呈现出特殊的结构,这使得它们适合于分解方法,如拉格朗日松弛/列生成、Dantzig-Wolfe分解和Benders 分解两个应用领域将在这个框架下进行调查:灾害响应网络设计和航空公司业务规划。在这两个应用领域,随机 和鲁棒优化将被探索。我们的目标是提出稳健的设计, 优化利润或成本等传统目标,但也保持有效或允许平稳恢复 当设置改变时。 该提案提供了丰富的研究问题,适合于严格的高素质人才培养。四个MASC。学生将有机会进行理论和应用研究,他们将获得定量决策的分析和建模以及开发算法和使用复杂优化软件的技能。学生将把他们的研究工作应用于灾害管理和航空公司运营规划的决策。这两个领域都非常适用,并为学生提供在学术界,航空业,政府,援助机构等工作的资格。

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

Gzara, Fatma其他文献

The Pallet Loading Problem: Three-dimensional bin packing with practical constraints
  • DOI:
    10.1016/j.ejor.2020.04.053
  • 发表时间:
    2020-12-16
  • 期刊:
  • 影响因子:
    6.4
  • 作者:
    Gzara, Fatma;Elhedhli, Samir;Yildiz, Burak C.
  • 通讯作者:
    Yildiz, Burak C.
Risk-based allocation of COVID-19 personal protective equipment under supply shortages.
  • DOI:
    10.1016/j.ejor.2023.04.001
  • 发表时间:
    2023-11-01
  • 期刊:
  • 影响因子:
    6.4
  • 作者:
    Baloch, Gohram;Gzara, Fatma;Elhedhli, Samir
  • 通讯作者:
    Elhedhli, Samir
Solving the hazmat transport network design problem
  • DOI:
    10.1016/j.cor.2006.10.022
  • 发表时间:
    2008-07-01
  • 期刊:
  • 影响因子:
    4.6
  • 作者:
    Erkut, Erhan;Gzara, Fatma
  • 通讯作者:
    Gzara, Fatma
Green supply chain design with emission sensitive demand: second order cone programming formulation and case study
  • DOI:
    10.1007/s11590-020-01631-x
  • 发表时间:
    2020-09-19
  • 期刊:
  • 影响因子:
    1.6
  • 作者:
    Elhedhli, Samir;Gzara, Fatma;Waltho, Cynthia
  • 通讯作者:
    Waltho, Cynthia

Gzara, Fatma的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

{{ truncateString('Gzara, Fatma', 18)}}的其他基金

Modelling and analysis of emergent technologies in logistics and distribution
物流配送新兴技术的建模与分析
  • 批准号:
    RGPIN-2020-04498
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 1.46万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
Modelling and analysis of emergent technologies in logistics and distribution
物流配送新兴技术的建模与分析
  • 批准号:
    RGPIN-2020-04498
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 1.46万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
Supply chain for Good: Enhancing governmental rapid response logistics with industry spare capacity
美好供应链:利用行业闲置产能增强政府快速反应物流
  • 批准号:
    556345-2020
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 1.46万
  • 项目类别:
    Alliance Grants
Modelling and analysis of emergent technologies in logistics and distribution
物流配送新兴技术的建模与分析
  • 批准号:
    RGPIN-2020-04498
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 1.46万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
Mathematical modeling and optimization under uncertainty
不确定性下的数学建模与优化
  • 批准号:
    RGPIN-2015-05063
  • 财政年份:
    2019
  • 资助金额:
    $ 1.46万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
Analysis of logistics operations and stock management at Unilever Canada
加拿大联合利华物流运营和库存管理分析
  • 批准号:
    538508-2019
  • 财政年份:
    2019
  • 资助金额:
    $ 1.46万
  • 项目类别:
    Engage Grants Program
Mathematical modeling and optimization under uncertainty
不确定性下的数学建模与优化
  • 批准号:
    RGPIN-2015-05063
  • 财政年份:
    2018
  • 资助金额:
    $ 1.46万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
Mixed-case palletization for warehouse management systems
仓库管理系统的混合箱托盘化
  • 批准号:
    483877-2015
  • 财政年份:
    2017
  • 资助金额:
    $ 1.46万
  • 项目类别:
    Collaborative Research and Development Grants
Mathematical modeling and optimization under uncertainty
不确定性下的数学建模与优化
  • 批准号:
    RGPIN-2015-05063
  • 财政年份:
    2017
  • 资助金额:
    $ 1.46万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
Analysis of inventory and storage decisions for MedAvail's Medcenters
MedAvail 医疗中心的库存和存储决策分析
  • 批准号:
    500468-2016
  • 财政年份:
    2016
  • 资助金额:
    $ 1.46万
  • 项目类别:
    Engage Grants Program

相似国自然基金

Galaxy Analytical Modeling Evolution (GAME) and cosmological hydrodynamic simulations.
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2025
  • 资助金额:
    10.0 万元
  • 项目类别:
    省市级项目
页岩超临界CO2压裂分形破裂机理与分形离散裂隙网络研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2020
  • 资助金额:
    0.0 万元
  • 项目类别:
    省市级项目
非管井集水建筑物取水机理的物理模拟及计算模型研究
  • 批准号:
    40972154
  • 批准年份:
    2009
  • 资助金额:
    41.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
ABM有效性检验的关键技术研究
  • 批准号:
    70701001
  • 批准年份:
    2007
  • 资助金额:
    18.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
微生物发酵过程的自组织建模与优化控制
  • 批准号:
    60704036
  • 批准年份:
    2007
  • 资助金额:
    21.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
三峡库区以流域为单元森林植被对洪水影响研究
  • 批准号:
    30571486
  • 批准年份:
    2005
  • 资助金额:
    25.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似海外基金

Core 1: Mathematical Core
核心 1:数学核心
  • 批准号:
    10730408
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 1.46万
  • 项目类别:
Mathematical Optimization of Surveillance Ages to Intercept colitis-associated Colorectal cancer (MOSAIC)
监测年龄的数学优化以拦截结肠炎​​相关结直肠癌 (MOSAIC)
  • 批准号:
    10581069
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 1.46万
  • 项目类别:
Mathematical Model-Based Optimization of CRT Response in Ischemia
基于数学模型的缺血 CRT 反应优化
  • 批准号:
    10734486
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 1.46万
  • 项目类别:
Mathematical Modeling of the Impacts of Prebiotic Dietary Intervention on Immunomodulation During Estrogen Deficiency
雌激素缺乏期间益生元饮食干预对免疫调节影响的数学模型
  • 批准号:
    10593502
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 1.46万
  • 项目类别:
Mathematical Model-Guided Adoptive Immunotherapy in Bladder Cancer
数学模型引导的膀胱癌过继免疫治疗
  • 批准号:
    10180117
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 1.46万
  • 项目类别:
Mathematical Model-Guided Adoptive Immunotherapy in Bladder Cancer
数学模型引导的膀胱癌过继免疫治疗
  • 批准号:
    10364687
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 1.46万
  • 项目类别:
Development of Optimization Mathematical Modeling
优化数学模型的发展
  • 批准号:
    21H03398
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 1.46万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
Mathematical Model-Guided Adoptive Immunotherapy in Bladder Cancer
数学模型引导的膀胱癌过继免疫治疗
  • 批准号:
    10599851
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 1.46万
  • 项目类别:
Data-Driven Mathematical and Computational Modeling of Hepatitis D Infection and Treatment Response
丁型肝炎感染和治疗反应的数据驱动数学和计算模型
  • 批准号:
    9973575
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 1.46万
  • 项目类别:
Defining bone ecosystem effects on metastatic prostate cancer evolution and treatment response using an integrated mathematical modeling approach
使用综合数学建模方法定义骨生态系统对转移性前列腺癌演变和治疗反应的影响
  • 批准号:
    10403652
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 1.46万
  • 项目类别:
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了