संभाव्य K-अनुकूलता के लिए हीयूरिस्टिक एल्गोरिदम

सार हम ऐसे संभाव्य निर्णय समस्याओं का अध्ययन करते हैं जहाँ उद्देश्य फंक्शन और संभव सेट दोनों अनिश्चितता के प्रभाव में होते हैं। इन चुनौतियों का सामना करने के लिए, हम K-अनुकूलता दृष्टिकोण अपनाते हैं, जिसमें K उम्मीदवार समाधानों की गणना अनिश्चितता की वास्तविकता से पहले की जाती है, और वास्तविक परिदृश्य ज्ञात होने पर उनमें से सबसे अच्छा चयनित किया जाता है। हम एक सरल निचली सीमा निर्धारण प्रक्रिया पेश करते हैं, जिसके लिए हम सबसे खराब-case प्रदर्शन अनुपात का अध्ययन करते हैं। इसके अलावा, हम इस वर्ग की समस्याओं के लिए उपयुक्त दो हीयूरिस्टिक दृष्टिकोण प्रस्तावित करते हैं। पहला एक पुनरावर्ती दृष्टिकोण है जो एक संभाव समाधान से शुरू होता है, उसे क्रमिक रूप से सुधारता है, और स्थानीय ऑप्टिमा से बाहर निकलने के लिए विविधीकरण चरण लागू करता है। दूसरा दृष्टिकोण गणितीय समस्या के रूप में लागू किये गये एक संकुचित अनुक्रम विधि पर आधारित है। इसके अलावा, संभावित समाधान सुधार के लिए एक संशोधन प्रक्रिया भी प्रस्तुत की जाती है। इन विधियों के प्रदर्शन का मूल्यांकन उनके समुच्चय पर स्थिति के निचले बिंदु के संबंध में बड़े सेट में स्टोकास्टिक विभिन्नताओं को वर्णित करने वाले बाइनरी समस्या, निःसंकोच समस्या और बहुआयामी निःसंकोच समस्या के विभिन्न उदाहरणों पर किया गया।