Two-Stage Stochastic Programming for Transportation Network Design Problem
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26210%2F15%3APU114627" target="_blank" >RIV/00216305:26210/15:PU114627 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-19824-8_2" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-19824-8_2</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-19824-8_2" target="_blank" >10.1007/978-3-319-19824-8_2</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Two-Stage Stochastic Programming for Transportation Network Design Problem
Popis výsledku v původním jazyce
The transportation network design problem is a well-known optimization problem with many practical applications. This paper deals with demand-based applications, where the operational as well as many other decisions are often made under uncertainty. Capturing the uncertain demand by using scenario-based approach, we formulate the two-stage stochastic mixed-integer linear problem, where the decision, which is made under uncertainty, of the first-stage program, is followed by the second-stage decision that reacts to the observed demand. Such a program may reach solvability limitations of algorithms for large scale real world data, so we refer to the so-called hybrid algorithm that combines a traditional optimization algorithm and a suitable genetic algorithm. The obtained results are presented in an explanatory form with the use of a sequence of figures.
Název v anglickém jazyce
Two-Stage Stochastic Programming for Transportation Network Design Problem
Popis výsledku anglicky
The transportation network design problem is a well-known optimization problem with many practical applications. This paper deals with demand-based applications, where the operational as well as many other decisions are often made under uncertainty. Capturing the uncertain demand by using scenario-based approach, we formulate the two-stage stochastic mixed-integer linear problem, where the decision, which is made under uncertainty, of the first-stage program, is followed by the second-stage decision that reacts to the observed demand. Such a program may reach solvability limitations of algorithms for large scale real world data, so we refer to the so-called hybrid algorithm that combines a traditional optimization algorithm and a suitable genetic algorithm. The obtained results are presented in an explanatory form with the use of a sequence of figures.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/LO1202" target="_blank" >LO1202: NETME CENTRE PLUS</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2015
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Mendel 2015: Recent Advances in Soft Computing
ISBN
978-3-319-19824-8
ISSN
2194-5357
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
9
Strana od-do
17-25
Název nakladatele
Neuveden
Místo vydání
Neuveden
Místo konání akce
Brno University of Technology
Datum konání akce
23. 6. 2015
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
000364847700002