інтернет-адреса сторінки: http://jnas.nbuv.gov.ua/article/UJRN-0000947556
Кибернетика и системный анализ   А - 2019 /  Випуск (2019, Т. 55, № 1)
Єрмольєв Ю. М., Єрмольєва Т. Ю., Кахіл Т., Оберштайнер М., Горбачук В. М., Кнопов П. С.
Про моделі стохастичної оптимізації для менеджменту водосховищ з урахуванням ризиків Наведено огляд публікацій з менеджменту водойм і побудовано нову модель стохастичної динамічної оптимізації для управління балансами водних мас у даній області. Запропонований підхід стохастичної оптимізації допускає такі множинні ключові індикатори результативності, як виробництво у галузі сільського господарства та енергетики, захист від повеней і водоохорона болотистих місцевостей, підтримка біорізноманіття і збереження водойми. Двоетапна особливість запропонованої моделі індукує умови безпеки на водопостачання, відомі як імовірнісні обмеження у стохастичній оптимізації - обмеження безпеки в ядерній енергетиці, обмеження стійкості у страховому бізнесі чи обмеження на умовну міру ризику у фінансах. Початкову нелінійну, неопуклу і часто розривну модель можна звести до задач лінійного програмування.
 https://doi.org/10.1007/s10559-019-00112-z
 Scopus
Бібліографічний опис:
Єрмольєв Ю. М., Єрмольєва Т. Ю., Кахіл Т., Оберштайнер М., Горбачук В. М., Кнопов П. С. Про моделі стохастичної оптимізації для менеджменту водосховищ з урахуванням ризиків. Кибернетика и системный анализ. 2019. Т. 55, № 1. С. 68-79. doi: https://doi.org/10.1007/s10559-019-00112-z URL: http://jnas.nbuv.gov.ua/article/UJRN-0000947556 |
 Cybernetics and Systems Analysis / Issue (2019, 55 (1))
Ermoliev Y.,
Ermolieva T.,
Kahil T.,
Obersteiner M.,
Gorbachuk V.,
Knopov P.
On stochastic optimization models for risk-based reservoir management The paper provides an overview of publications on reservoir management and formulates a novel stochastic dynamic optimization model for water balance management in the area affected. The proposed stochastic optimization approach allows multiple key performance indicators such as agriculture and energy production, wetland water and flood protection, biodiversity preservation, and reservoir storage. The two-stage feature of the proposed model induces safety constraints on water supply known as chance conditions in stochastic optimization: safety constraints in nuclear energy, stability constraints in insurance business, or constraints on the Conditional Value-at-Risk (CVaR) in finance. The original nonlinear, nonconvex and often discontinuous model can be reduced to linear programming problems. © 2019, Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature. Keywords: extreme events, risk, stochastic optimization, two-stage problem, water resource management, Benchmarking, Biodiversity, Flood control, Insurance, Linear programming, Reservoir management, Reservoirs (water), Risks, Safety engineering, Stochastic systems, Value engineering, Water management, Water supply, Extreme events, Key performance indicators, Linear programming problem, Stochastic optimization approach, Stochastic optimization model, Stochastic optimizations, two-stage problem, Waterresource management, Stochastic models
Cite:
Ermoliev Y.,
Ermolieva T.,
Kahil T.,
Obersteiner M.,
Gorbachuk V.,
Knopov P.
(2019). On stochastic optimization models for risk-based reservoir management. Cybernetics and Systems Analysis, 55 (1), 68-79. doi: https://doi.org/10.1007/s10559-019-00112-z http://jnas.nbuv.gov.ua/article/UJRN-0000947556 [In Ukrainian]. |
PDF