基于鲁棒优化方法的p枢纽中位问题的研究

基于鲁棒优化方法的p枢纽中位问题的研究

论文摘要

随着经济全球化以及规模经济的快速发展,关于p枢纽中位问题的研究已成为物流网络设计领域中的一个热门分支.该问题的主要研究内容是从已知节点集中选择固定数量的节点作为枢纽,并且将剩余非枢纽节点分配给枢纽.以往问题的研究大部分都是最小化运输成本或者时间,而随着环境保护意识的不断加强,运输过程中的碳排放也影响着枢纽的选取.此外,由于天气状况、道路堵塞以及路况等非可控因素的影响,运输过程中的碳排放是不确定的且无法通过足够多的历史数据得到精确的分布信息.因此,当碳排放的分布信息未知或者部分已知时,本文应用鲁棒优化方法研究了不确定碳排放下的p枢纽中位问题.本文首先在碳税政策下建立了p枢纽中位模型.在该模型的基础上,研究了碳排放分布信息未知时的不确定p枢纽中位问题.在分布自由的情况下,假设不确定碳排放属于一个不确定性集,建立了鲁棒p枢纽中位模型.然后,针对常用的不确定性集,本文应用对偶理论推导出了鲁棒对等模型的等价形式.并且,通过数值试验验证了所提出模型的有效性.此外,在碳交易政策下,本文将不确定碳排放刻画为随机变量的仿射变换形式,并假设随机变量的分布信息是部分已知的.也就是说,随机变量的真实分布属于一个非精确集.本文建立了分布鲁棒p枢纽中位模型.在两种不同的非精确集下,本文推导出了分布鲁棒模型的计算可处理形式.最后,将所建立模型应用于东南亚枢纽网络设计问题,给出了最优枢纽网络结构.本文的主要工作可以概括为如下四个方面:(1)研究了碳政策下的p枢纽中位问题;(2)建立了依赖于不确定性集的鲁棒p枢纽中位模型,并推导出了等价形式;(3)当不确定碳排放的分布信息部分已知时,建立了分布鲁棒p枢纽中位模型,并在两种非精确集下,推导出了计算可处理形式;(4)针对所建立的模型,通过案例研究与比较分析验证了模型的有效性.

论文目录

  • 摘要
  • abstract
  • 第一章 绪论
  •   1.1 研究背景和目的
  •     1.1.1 研究背景
  •     1.1.2 研究目的
  •   1.2 研究现状及分析
  •     1.2.1 确定环境下的p枢纽中位问题
  •     1.2.2 随机环境下的p枢纽中位问题
  •     1.2.3 模糊环境下的p枢纽中位问题
  •     1.2.4 现有研究总体评述
  •   1.3 本文的结构安排
  • 第二章 预备知识
  •   2.1 鲁棒优化基本定义
  •   2.2 分布鲁棒优化基本定义
  • 第三章 鲁棒p枢纽中位问题
  •   3.1 确定的p枢纽中位问题
  •   3.2 不确定性集与模型建立
  •     3.2.1 碳排放的不确定性集
  •     3.2.2 不确定约束的鲁棒对等
  •     3.2.3 不确定目标的鲁棒对等
  •     3.2.4 鲁棒对等模型
  •   3.3 数值实验与比较研究
  •     3.3.1 问题描述
  •     3.3.2 计算结果与比较
  •     3.3.3 灵敏度分析
  •   3.4 本章小结
  • 第四章 分布鲁棒p枢纽中位问题
  •   4.1 非精确集与模型建立
  •     4.1.1 非精确集
  •     4.1.2 模型建立
  •   4.2 非精确机会约束的计算可处理形式
  •     4.2.1 均值与支撑信息下的安全可处理逼近
  •     4.2.2 高斯分布信息下的等价形式
  •   4.3 案例研究与比较分析
  •     4.3.1 问题背景与数据来源
  •     4.3.2 计算结果及分析
  •     4.3.3 容忍水平的影响
  •     4.3.4 与经典鲁棒优化方法的比较
  •     4.3.5 与随机优化方法的比较
  •   4.4 本章小结
  • 第五章 结论与展望
  •   5.1 主要工作及创新点
  •   5.2 对今后工作的展望
  • 参考文献
  • 致谢
  • 攻读学位期间取得的科研成果
  • 文章来源

    类型: 硕士论文

    作者: 殷方浩

    导师: 刘彦奎

    关键词: 枢纽中位问题,不确定碳排放,鲁棒优化,不确定性集,非精确集

    来源: 河北大学

    年度: 2019

    分类: 基础科学,经济与管理科学

    专业: 数学,宏观经济管理与可持续发展

    单位: 河北大学

    基金: 国家自然科学基金项目:不确定性平衡优化理论及其应用(批准号:61374184),分布鲁棒可信性锥优化理论及其应用(批准号:61773150)

    分类号: F252;O211.5

    总页数: 64

    文件大小: 3342K

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