Дисертацію присвячено методам розв'язання задач неопуклого стохастичного програмування, включаючи локальну та глобальну стохастичну оптимізацію, цілочисленне стохастичне програмування, локальну та глобальну оптимізацію ймовірностей та функцій сподіваної корисності, стохастичну оптимізацію розривних функцій. Метод стохастичних квазіградієнтів Ю.М.Єрмольєва узагальнено та поширено на неопуклі стохастичні задачі локальної оптимізації узагальнено диференційованих, локально ліпшіцевих та розривних функцій математичного сподівання за неопуклих обмежень. На базі стохастичних оцінок оптимальних значень, одержаних за допомогою перестановки операторів мінімізації і математичного очікування, розроблено новий стохастичний варіант методу гілок та меж для розв'язання задач стохастичного дискретного програмування та стохастичної глобальної оптимізації за детермінованих та стохастичних обмежень. Запропоновано та обгрунтовано апроксимаційний підхід до оптимізації негладких та розривних функцій математичного сподівання, функцій ймовірності та сподіваної корисності за обмежень.

  Завантажити