具有补偿问题的模糊随机规划及其应用

本项目研究的是模糊随机决策系统中优化模型的建立、模型的性质、求解方法和应用。在模型建立上，将提出一类新的具有补偿问题的模糊随机规划，并讨论期望值解、补偿解和分布解三者之间的关系。在性质上，将讨论补偿函数的凸性、连续性和可微性，并研究完全信息期望值和模糊随机解的价值等指标的性质。在求解方法上，对于简单补偿规划问题，试图求出它们的精确解；对于一般的补偿规划问题，将经典的数学规划算法与启发式算法结合起来，设计可行的混合算法。在算法中我们将采用新的逼近技术估计补偿函数、机会函数和期望值函数；为保证求解质量，还将讨论逼近方法的各种收敛性等问题。最终建立一套"具有补偿问题的模糊随机优化理论"，并探讨其在生产计划、设备选址、投资组合、风险分析等实际问题中的应用。