[发明专利]广义两阶段混合整数规划求解方法及输电网络规划方法

说明书

本发明提出广义两阶段混合整数规划求解方法，通过构建主问题并求解得到下界、求得第二阶段最优值并加上第一阶段的值得到上界、当上界与下界未收敛至预设阈值时，向主问题添加行生成的比例割、利用列生成向主问题添加原始割、并维护主问题，不断迭代，直到上界和下界收敛到预设阈值，便返回第一阶段最优解及上界UB，算法结束。本发明能够准确、快速地求解两阶段混合整数规划问题，具体的，在进行输电网络规划应用时，可以准确、高效的求解输电系统规划问题。

技术领域

本发明涉及运筹学技术领域，尤其涉及广义两阶段混合整数规划求解方法及输电网络规划方法。

背景技术

在实际生产生活中，有很多实际问题，例如医疗、能源和物流等优化问题都涉及不确定性和整数决策变量。那么处理这类优化问题的建模方法便是广义两阶段混合整数追索模型。第一阶段对应于长期的规划或投资，而第二阶段往往对应于短期的决策或实时的运行费用。

迄今为止，科研人员对两阶段混合整数规划问题进行了大量的研究，但仍存在一些问题。例如：求解效率低，只能求解一些特殊情况等。这样的弊端使得现有的算法并不能求解很多实际的问题，例如输电网络规划问题。因此，迫切需要新的算法来解决这个问题。

发明内容

本发明的目的是为了至少解决现有技术的不足之一，提供广义两阶段混合整数规划求解方法及输电网络规划方法。

为了实现上述目的，本发明采用以下的技术方案，

具体的，提出广义两阶段混合整数规划求解方法，包括以下：

将代表第二阶段的变量加入第一阶段以构建主问题，求解主问题得到下界LB；

求解第二阶段问题获得第二阶段的目标函数值，并加入第一阶段的目标函数值得到上界 UB；

判断上界UB与下界LB是否收敛至预设阈值epsilon，若是则返回第二阶段的目标函数值以及上界UB，若否则不断迭代，直到上界UB与下界LB收敛。

进一步，具体的，不断迭代包括以下，

通过行生成算法得到比例割加入主问题，通过列生成算法得到原始割加入主问题，在以上条件下求解主问题得到下界LB，求解第二阶段，得到第二阶段的目标函数值，并加上第一阶段的目标函数值得到上界UB，以此进行不断迭代。

进一步，具体的，通过行生成算法得到比例割包括以下，

通过求解内层优化问题得到，将求解主问题得到变量的值作为初始值，把初始值代入求解CGMP之中，求得α_ω,β_ω,τ_ω的值，将α_ω,β_ω,τ_ω的值代入CGSP之中进行求解，检验CGSP目标函数值是否满足终止条件，如果不满足则需要添加利用CGSP的求解得到x，θ,y_ω生成新的约束加入CGMP之中，进入下一次内层优化问题的迭代，直到CGSP目标函数值满足终止条件，这一场景求解结束，返回(α_ω，β_ω，τ_ω)的值，求解下一场景的(α_ω，β_ω，τ_ω)，直到所有场景求解完成，生成的约束。

进一步，具体的，通过列生成算法得到原始割包括以下，

找出第二阶段中目标函数值乘权重最大的场景或第二阶段中目标函数值最大的场景或第二阶段中权重最大的场景，如果是第一次迭代，那么需要将得到场景的目标函数乘以系数d添加到主问题、场景的约束条件添加到主问题约束条件，如果不是第一次迭代，那么需要将得到场景的目标函数乘以系数d替换掉上一次迭代添加到主问题目标函数的场景、场景的约束条件替换掉上一次迭代添加到主问题的约束条件。

本发明还提出输电网络规划方法，应用了所述的广义两阶段混合整数规划求解方法，包括，