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1.
许多有重要价值的实际问题的数学模型为不确定性概率优化模型,如决策问题等,该类模型常存在分布的不确定性。研究了基于修正的χ2‐距离散度的不确定概率优化问题,构造了基于修正的χ2‐距离散度的不确定集,对模型内部极大化问题进行求解。研究了最坏情况下的概率函数,用测度变换的方法把一个关于分布 P的优化问题转化为关于似然比瞊(ξ)的凸优化问题;应用凸优化问题的对偶理论,证明了拉格朗日对偶问题的等价性,并且得到了不确定概率优化问题的等价形式。  相似文献   
2.
许多有重要价值的实际问题的数学模型均为概率优化模型,如水库系统设计问题、现金匹配问题等,该类模型通常存在分布的不确定性.文章对概率优化模型的分布不确定性展开研究,探讨了基于Burg entropy-散度函数的不确定概率约束优化问题的一个等价形式.构造了基于Burg entropy-散度函数的不确定集,用测度变换的方法把一个关于分布P的优化问题转化为关于似然比的凸优化问题,证明了基于Burg entropy-散度函数的不确定概率约束优化问题解的存在性,并且得到了基于Burg entropy-散度函数的不确定概率约束优化问题的等价形式.  相似文献   
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