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摘要：本发明涉及流程工业生产调度与不确定优化领域，具体公开了一种确定性场景引导的多阶段有限适应性鲁棒优化方法，包括以下步骤：步骤1，明确生产调度过程中的慢时变不确定性问题，建立不确定性参数的标称公式以及确定性场景下长周期混合整数最优控制问题；步骤2，采用控制参数向量化方法对确定性混合整数最优控制问题进行求解，获取初始决策方案；步骤3，以确定性场景下的初始决策方案为基准，采用候选路径生成算法获取一系列候选解，构造候选解集等，本发明针对流程工业中具备多阶段、决策依赖特性的不确定性生产调度过程建立鲁棒优化模型并提出高效求解方法。
主权项：1.一种确定性场景引导的多阶段有限适应性鲁棒优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，明确生产调度过程中的慢时变不确定性问题，建立不确定性参数的标称公式以及确定性场景下长周期混合整数最优控制问题；步骤2，采用控制参数向量化方法对确定性混合整数最优控制问题进行求解，获取初始决策方案；步骤3，以确定性场景下的初始决策方案为基准，采用候选路径生成算法获取一系列候选解，构造候选解集；步骤4，建立生产调度过程的多阶段决策依赖的鲁棒优化模型，构建慢时变参数的不确定性集合，同时，依据有限适应性算法将决策依赖的不确定性集分割成有限的分区，生成不确定性参数的有限条演化路径；步骤5，针对不同的演化路径与时变不确定性集合，基于最坏情况分析方法对多阶段鲁棒优化问题进行求解。
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百度查询： 中南大学 一种确定性场景引导的多阶段有限适应性鲁棒优化方法及系统
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