机会约束规划的解法
机会约束规划的解法大致有两种。其一,将机会约束规划转化为确定性规划,然后用确定性规划的理论去解决;其二,通过随机模拟技术处理机会约束条件,并利用遗传算法的优胜劣汰,得到机会约束规划的目标函数最优值和决策变量最优解集。
机会约束规划的目标函数最优值及决策变量的最优解集与模型中的随机系数有关,因而具有随机性。从数理统计的角度看,对这种随机的目标函数最优值以及决策变量的最优解集可以作出某种置信水平的区间估计。衡量区间估计的精度的一个重要指标是估计区间的长度,估计区间长度越小,估计精度就越大;反之,估计区间长度越大,估计精度就越小。