内生不确定性和非线性重构下电热通信系统韧性提升方法

专利主权项内容

1.内生不确定性和非线性重构下电热通信系统韧性提升方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：建立电热信息物理系统韧性协同提升模型，包括：电有线通信网模型和热无线通信网模型，以及基于决策依赖不确定性建立的自然灾害不确定集模型；步骤2：以总体投资和运行成本最小为目标函数，利用改进的Yen’s算法对电热信息物理系统韧性协同提升模型进行降维和线性化处理，从而建立电热信息物理系统韧性提升线性化模型；步骤3：通过强对偶理论，将不确定性问题重构为确定性问题，利用提出的松弛列与约束生成鲁棒割平面求解方法；所述步骤3中的求解方法包括：3.1：鲁棒最优子问题：所述鲁棒最优子问题包括以下4个子问题模型：1)最优子问题模型：s.t.Gw≤c-f(y)kfFπ≤cT1，kcEπ≤cT1，kbπ≤0，w∈{0，1} (39)；1，kk2)最优割平面模型：3)不确定参数固定子问题模型：s.t.Cy+Dw+Ex+Fx≤c*bcex∈R，x∈{0，1} (41)；c+b4)变量固定子问题模型：s.t.Cy+Dw+Ex+Fx≤cb*ceGw≤c-f(y)fx∈R，w∈{0，1} (42)；c+公式中，代表模型的运行约束，即公式(36)在最优子问题下的拉格朗日乘子；w为第k次迭代产生的不确定参数组成的向量；θ为第k次迭代产生的辅助变量；/>为第k次迭代产生的模型中剩下的整数和二元变量组成的向量；/>为第k次迭代产生的模型中连续变量组成的向量；w为不确定参数组成的最优解向量；x为模型中剩下的整数和二元变量组成的最优解向量；kk*b*3.2：鲁棒可行子问题：鲁棒可行子问题包括以下3个子问题模型：1)可行子问题模型：2)固定参数可行子问题模型：3)可行割子问题模型：公式中，1为单位向量；s为大于0的松弛连续变量；代表模型的运行约束，即公式(36)在可行子问题下的拉格朗日乘子；w为第q次迭代产生的不确定参数组成的向量；θ为第q次迭代产生的辅助变量；/>为第q次迭代产生的模型中剩下的整数和二元变量组成的向量；/>为第q次迭代产生的模型中连续变量组成的向量；/>为第q次迭代不确定参数组成的最优解向量；Tqq3.3：主问题：MP模型：s.t.y∈Z，x∈Z，x∈R，w∈{0，1}+b+c+By≤cc最优割平面模型式(40)可行割子问题模型式(45) (46)；公式中，θ为松弛辅助变量；3.4：采用松弛和固定变量的思想，形成求解算法；所述采用松弛和固定变量的思想，形成求解算法具体过程为：步骤a：输入鲁棒韧性协同提升模型，给一个足够大的正数，初始化迭代次数k和q为0；步骤b：求解MP模型获得当前最优解y和最优值θ为松弛辅助变量θ的最优值，更新下界为/>**步骤c：求解可行子问题模型，获得最优解θ和θ为第q次迭代产生的辅助变量，/>为第q次迭代不确定参数组成的最优解向量；如果θ>0，则求解固定参数可行子问题模型得到最优乘子/>向MP模型添加鲁棒CCG可行割，即可行割子问题模型，更新迭代次数q并返回到步骤b；qqq步骤d：如果θ≤0，求解最优子问题模型并得到，同时向MP模型添加鲁棒CCG最优割，即最优割平面模型；q步骤e：求解不确定参数固定子问题模型，得到第k次迭代产生的模型中剩下的整数和二元变量组成的最优解向量步骤f：求解变量固定子问题模型，得到当前最优值更新上界和k；c、c和c为模型约束对应维数的向量形式；x为模型中剩下的整数和二元变量组成的最优解向量；x为模型中的连续变量组成的最优解向量；abcb*c*步骤g：如果(UB-LB)/2＜ε，结束循环，迭代停止，输出最优值和最优解，ε为设定阈值；否则返回步骤b。