G - Physics – 06 – F
Patent
G - Physics
06
F
G06F 7/00 (2006.01) G06Q 10/04 (2012.01)
Patent
CA 2715729
In one exemplary embodiment of the invention, a method includes: receiving, by an input, input data descriptive of a stochastic scheduling optimization problem; generating, by a processor, at least one solution to the stochastic scheduling optimization problem using a one-step anticipatory algorithm, where the one- step anticipatory algorithm is configured to reduce an anticipatory gap of the stochastic scheduling optimization problem, where the anticipatory gap is a measure of stochasticity of the stochastic scheduling optimization problem, where the one-step anticipatory algorithm operates by determining a set of possible decisions for the stochastic scheduling optimization problem, generating a plurality of scenarios and solving the plurality of scenarios to obtain the at least one solution; and outputting, by an output, the generated at least one solution.
La présente invention concerne, dans un mode de réalisation, un procédé qui comprend les étapes suivantes : la réception, par une entrée, de données d'entrée descriptives d'un problème d'optimisation de programmation stochastique ; la génération, par un processeur, d'au moins une solution au problème d'optimisation de programmation stochastique à l'aide d'un algorithme d'anticipation en une étape, l'algorithme d'anticipation en une étape étant configuré pour réduire une variance d'anticipation du problème d'optimisation de programmation stochastique, la variance d'anticipation étant une mesure de la stochasticité du problème d'optimisation de programmation stochastique et l'algorithme d'anticipation en une étape fonctionnant par détermination d'une série de décisions possibles pour le problème d'optimisation de programmation stochastique, par génération d'une pluralité de scénarios et par résolution de la pluralité de scénarios pour obtenir une ou des solutions ; et la sortie, par une sortie, de la ou des solutions générées.
Dooms Gregoire
Van Hentenryck Pascal
Brown University
Sim & Mcburney
LandOfFree
Gap reduction techniques for stochastic algorithms does not yet have a rating. At this time, there are no reviews or comments for this patent.
If you have personal experience with Gap reduction techniques for stochastic algorithms, we encourage you to share that experience with our LandOfFree.com community. Your opinion is very important and Gap reduction techniques for stochastic algorithms will most certainly appreciate the feedback.
Profile ID: LFCA-PAI-O-1927136