A Hybrid Programming Model for Optimal Production Planning under Demand Uncertainty in Refinery

生产在不确定性下面计划在植物宽的优化被看作最重要的问题之一。首先，在这篇文章，有一致分发假设的一个随机的编程模型为精炼厂生产在需求不确定性，然后与随机的编程合并线性编程模型的一个混合编程模型下面计划被开发由一个重量因素的被建议。随后，片明智的线性近似功能被导出并且适用在一致分发假设下面解决混合编程模型。当时，案例研究证明线性近似算法是有效的解决混合编程模型，与错误≤ 0 .5% 一起偏差 / 平均数≤ 2 0% 。模拟结果显示有一个适当重量因素(0.1-0.2 ) 的混合编程模型能有效地在需求不确定性下面改进最佳的运作的策略，完成比线性编程模型和随机的编程的更高的利润有大约 1.5% 和 0.4% 改进的分别地。