2021 г., Том 26, № 3, с.86-106

В этой статье мы предлагаем новый алгоритм для решения многоцелевых задач стохастического целочисленного линейного программирования (MOSILP). Мы оптимизируем данную стохастическую линейную функцию φ по полному набору эффективных решений MOSILP, которые были преобразованы в эквивалентную детерминированную задачу с использованием неопределенных предположений, вводимых лицом, принимающим решения. Для этой цели мы применяем двухэтапный рекурсивный подход, при котором расширенная взвешенная программа Чебышева постепенно оптимизируется для создания эффективного решения, тем самым улучшая значение вспомогательной функции φ. Предлагаемый здесь подход определяет и решает последовательность целочисленных линейных программ с нарастающими ограничениями, так что на каждом этапе алгоритма генерируется новое эффективное решение. Для иллюстрации представлен числовой пример