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基于两阶段鲁棒优化的无人机载机平台调度问题
载机平台调度 顾客需求不确定 两阶段鲁棒优化 L型算法
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2022/3/15
基于“载机平台+无人机”服务模式，研究需求不确定情形下的载机平台调度问题。以调度期总成本最小为目标，建立两阶段鲁棒优化模型。第一阶段，在需求不确定的情况下提前确定载机平台的使用数量和调度路径；第二阶段，基于第一阶段的决策结果和不确定需求集，确定最差情形下的需求分配方案。模型采用L型算法求解。数值实验表明，鲁棒优化的效率优于随机规划，通过适当放松模型鲁棒性可以大幅提高决策经济性。面对不确定需求，系统...
共享平台任务分配过程中，经常会遇到如下的情形：在用户未来需求任务序列（到达时刻、开始时刻和持续时间等）未知的条件下，决策者需要决定如何将当前需求合理分配给现有服务器使得平台收益最大。平台上服务器具有数量限制，同时要求用户需求一旦被分配就不可更改。以往研究建立的模型一般都是针对静态任务分配而言的，但实际需要的是满足上述约束的动态任务分配模型。以最大化共享平台收益为目标建立了占线共享平台任务分配模型，...