检索结果-内蒙古大学图书馆

Hybrid simplicial-randomized approximate stochastic dynamic programming for multireservoir optimization

COMPUTATIONAL MANAGEMENT SCIENCE 2024年第1期21卷 31-31页

作者： Zephyr, Luckny Lamond, Bernard F. Lang, Pascal Laurentian Univ Sch Business Adm Barthi Sch Engn & Comp Sci Cross Appointment Sudbury ON P3E 2C6 Canada Univ Laval Dept Operat & Syst Decis Quebec City PQ G1V 0A6 Canada

We revisit an approximate stochastic dynamic programming method that we proposed earlier for the optimization of multireservoir problems. The method exploited the convexity properties of the value function to sample the reservoir level space based on the local curvature of the value function, which is estimated by the difference between a lower and an upper bounds (error bound). Unlike the previous approach in which the state space is exhaustively partitioned into full dimensional simplices whose vertices formed a discrete grid over which the value function was approximated, here we propose instead a new randomized approach for selecting the grid points from a small number of randomly sampled simplices from which an error bound is estimated. Results of numerical experiments on three literature test problems and simulated midterm reservoir optimization problems illustrate the advantages of the randomized approach which can solve models of higher dimensions than with the exhaustive approach.

关键词： Reservoir optimization Stochastic dynamic programming simplicial-randomized approximation Piecewise linear approximation

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