Consiglio Nazionale delle Ricerche

Tipo di prodottoArticolo in rivista
TitoloOptimization of a large-scale water reservoir network by stochastic dynamic programming with efficient state space discretization
Anno di pubblicazione2006
Formato-
Autore/iCristiano Cervellera; Victoria C.P. Chen; Aihong Wen
Affiliazioni autoriCristiano Cervellera: Institute of Intelligent Systems for Automation, ISSIA-CNR National Research Council of Italy, Genova Branch, Via De Marini 6, Genova 16149, Italy Victoria C.P. Chen, Aihong Wen: Department of Industrial and Manufacturing Systems Engineering, The University of Texas at Arlington, Campus Box 19017, Arlington, TX 76019-0017, United States
Autori CNR e affiliazioni
  • CRISTIANO CERVELLERA
Lingua/e
  • inglese
AbstractA numerical solution to a 30-dimensional water reservoir network optimization problem, based on stochastic dynamic programming, is presented. In such problems the amount of water to be released from each reservoir is chosen to minimize a nonlinear cost (or maximize benefit) function while satisfying proper constraints. Experimental results show how dimensionality issues, given by the large number of basins and realistic modeling of the stochastic inflows, can be mitigated by employing neural approximators for the value functions, and efficient discretizations of the state space, such as orthogonal arrays, Latin hypercube designs and low-discrepancy sequences.
Lingua abstractinglese
Altro abstract-
Lingua altro abstract-
Pagine da1139
Pagine a1151
Pagine totali-
RivistaEuropean journal of operational research
Attiva dal 1977
Editore: Elsevier - Amsterdam
Paese di pubblicazione: Paesi Bassi
Lingua: inglese
ISSN: 0377-2217
Titolo chiave: European journal of operational research
Titolo proprio: European journal of operational research.
Titolo abbreviato: Eur. J. oper. res.
Numero volume della rivista171
Fascicolo della rivista3
DOI10.1016/j.ejor.2005.01.022
Verificato da refereeSì: Internazionale
Stato della pubblicazione-
Indicizzazione (in banche dati controllate)
  • ISI Web of Science (WOS) (Codice:000235260200029)
  • Scopus (Codice:2-s2.0-31144463326)
Parole chiaveDynamic programming, Large-scale optimization, Applied probability, Neural networks, Natural resources
Link (URL, URI)-
Titolo parallelo-
Licenza-
Scadenza embargo-
Data di accettazione-
Note/Altre informazioniSpecial issue: Feature Cluster: Heuristic and Stochastic Methods in OptimizationFeature Cluster: New Opportunities for Operations Research; L. Sakalauskas, J. Krarup, G. Wäscher, E. Akcali, I. Or, S. Özekici, C. Strauss (eds.)
Strutture CNR
  • ISSIA — Istituto di studi sui sistemi intelligenti per l'automazione
Moduli/Attività/Sottoprogetti CNR
  • SP.P06.003.002 : Supervisione e Controllo di Sistemi ed Impianti Complessi
Progetti Europei-
Allegati
Articolo pubblicato (documento privato )
Tipo documento: application/pdf

Dati storici
I dati storici non sono modificabili, sono stati ereditati da altri sistemi (es. Gestione Istituti, PUMA, ...) e hanno solo valore storico.
Area valutazione CIVRIngegneria industriale e informatica
Rivista ISIEUROPEAN JOURNAL OF OPERATIONAL RESEARCH [01193J0]