Моделирование и анализ данных Издатель: Московский государственный психолого-педагогический университет ISSN (печатная версия): 2219-3758 ISSN (online): 2311-9454 DOI: https://doi.org/10.17759/mda Лицензия: CC BY-NC 4.0 Издается с 2011 года Периодичность: 4 номера в год Язык журнала: русский Доступ к электронным архивам: открытый EN In English |
Моделирование и анализ данных Метаэвристические методы решения двухуровневой стохастической задачи размещения предприятий 280Иванов С.В. Пономаренко А.Н. АннотацияФормулируется стохастическая двухуровневая задача размещения предприятий, в которой фигурируют два игрока: лидер и последователь. Первым свои предприятия размещает лидер, а затем последователь. Доход, получаемый от потребителей, предполагается случайным. На этапе принятия решения игрокам известен только закон распределения случайного дохода. Цель обоих игроков состоит в максимизации гарантированной с заданной вероятностью прибыли. Для случая гауссовского распределения случайных параметров задача сводится к детерминированной двухуровневой задаче. Для решения полученной задачи предлагаются два алгоритма, основанные на адаптации метаэвристических методов: метода имитации отжига и метода поиска с чередующимися окрестностями. На примере задачи размещения электростанций проводится сравнение эффективности двух разработанных алгоритмов. Ключевые слова: Двухуровневая задача, стохастическая задача, квантиль, окрестности, метод имитации отжига, метод чередующихся окрестностей Рубрика: Методы оптимизации Тип: научная статья Фрагмент статьи
Задача конкурентного размещения предприятий описываются ситуацию, когда двое игроков в установленном порядке размещают свои предприятия с целью получения максимальной прибыли. Постановка данной задачи, методы ее исследования и ряд алгоритмов ее решения описаны в работе. Литература
Статьи по теме
Теория и методология | Свиридов В.В. |
© 2007–2022 Портал психологических изданий PsyJournals.ru Все права защищены Свидетельство регистрации СМИ Эл № ФС77-66447 от 14 июля 2016 г. Издатель: ФГБОУ ВО МГППУ
|