Паралельний алгоритм розв’язування двоетапної задачі стохастичного програмування
Розглядається паралельний алгоритм розв’язування двоетапної задачі стохастичного програмування з фіксованою рекурсією, коли випадкові параметри мають скінченний дискретний розподіл ймовірностей. Алгоритм використовує методи недиференційовної оптимізації та орієнтований для реалізації на обчислювальн...
Saved in:
| Published in: | Теорія оптимальних рішень |
|---|---|
| Date: | 2019 |
| Main Author: | |
| Format: | Article |
| Language: | Ukrainian |
| Published: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2019
|
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/161679 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Cite this: | Паралельний алгоритм розв’язування двоетапної задачі стохастичного програмування / О.П. Лиховид // Теорія оптимальних рішень: Зб. наук. пр. — 2019. — № 18. — С. 88-93. — Бібліогр.: 10 назв. — укр. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| Summary: | Розглядається паралельний алгоритм розв’язування двоетапної задачі стохастичного програмування з фіксованою рекурсією, коли випадкові параметри мають скінченний дискретний розподіл ймовірностей. Алгоритм використовує методи недиференційовної оптимізації та орієнтований для реалізації на обчислювальному кластері у програмному середовищі MPI.
Рассматривается параллельный алгоритм решения двухэтапной задачи стохастического программирования с фиксированной рекурсией, когда случайные параметры имеют конечное дискретное распределение вероятностей. Алгоритм использует методы недифференцированой оптимизации и ориентирован для реализации на вычислительном кластере в программной среде MPI.
A parallel algorithm for solving two-stage stochastic programming problem with fixed recourse, when random parameters have a finite discrete probability distribution is considered. The algorithm uses methods of non-differential optimization and is oriented for implementation on a computing cluster in the MPI software environment.
|
|---|---|
| ISSN: | 2616-5619 |