网络容量扩张中的成本效益模型研究

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1、华中科技大学博士学位论文摘要在我们的实际生活中会遇到多种类型的网络,例如城市交通网络,电信通讯网络,电力输送网络,计算机网络等。这些各种各样的网络在国家的经济建设中占有重要的地位,是经济建设与发展的载体和桥梁。这些年来,随着中国经济建设的迅速发展,各种网络都在发生着翻天覆地的变化。因此研究网络优化模型对于实际网络建设的决策具有很重要的参考价值。网络优化模型在国内外的文献中研究很多,所包括的内容非常广泛。本文所研究的内容主要是网络优化模型中的容量扩张模型。在实际生活中,特定的网络所能提供的容量一般而言是有限的,

2、所以当网络所能提供的容量不能满足顾客对网络容量的需求时,就会出现网络容量扩张要求。本文主要研究目标是网络容量扩张过程中的成本和效益模型及其算法,即研究在容量扩张过程如何使成本最小或者网络运行效益最大。该问题具有非常重要的理论意义和实际应用意义。全文分为六章,首先为导论,论述了研究容量扩张成本效益模型研究的背景,意义和方法;其次为容量扩张基本模型和基本算法概述,是后续研究的必要基础;再次是第三章到第五章,为本文的主要内容,分别讨论了网络容量扩张成本预算模型及算法研究,网络容量扩张的成本效益最优均衡模型及算法研究

3、,和随机约束下的网络容量扩张成本效益最优均衡模型及算法研究。本文的最后一章总结全文内容,并展望了未来的研究方向。在本文主要内容所研究的模型如下。首先是网络容量扩张中的成本预算模型及算法,主要研究在预算给定情况下有向网络的容量扩张策略。本章提出的两个模型考虑的是在预算给定情况下,针对不同的假设条件,网络的容量扩张策略。其次探讨了网络容量扩张规划中的成本效益最优均衡模型及算法。研究的是容量扩张的效益函数与成本函数之间的关系的模型,即效益函数与成本函数之差模型和效益函数与成本函数之比模型。最后讨论的是随机约束下的网

4、络容量扩张成本效益均衡模型及算法研究。考虑的是在有向网络中,为使网络运行产生的纯效益最大,在不确定需求下的多阶段容量扩张策略。除了多阶段容量扩张模型,还考虑了几个相关的随机容量扩张模型。网络容量扩张中还有很多问题值得去研究,例如随机约束下的网络扩张模型,华中科技大学博士学位论文特殊网络中的网络容量扩张等。这些模型在实际生活中应用非常广泛,有非常重要的实际应用价值。在今后的研究中,还要加强这方面的研究。关键词:容量扩张网络流成本效益模型华中科技大学博士学位论文AbstractInourreallifethere

5、aremanykindsofnetwork,suchasurbantrafficnetwork,telecommunicationnetwork,powergenerationnetworkandcomputernetwork.Allthesenetworksplayimportantrolesinoureconomiclifeandtheyarethecarrierofthecountryeconomicgrowth.DuringalltheseyearsofquickdevelopmentofChines

6、eeconomy,networkisgoingthroughdeepchanges.Therefore,researchonnetworkoptimizationisverycriticalreferencefordecisionmakersinrealnetworkconstruction.Itiswellknownthatthenetworkoptimizationmodelattainsgreatattentionsininternationalresearchfieldandtherearemanya

7、spectsofmodelsmentioned.Inthisdissertation,somemodelsandtheircorrespondingalgorithmsaboutcost-benefittrade-offsraisedincapacityexpansionofnetworkarepresented.For,inreality,acertainnetwork’scapacitycouldbelimited,whenthecapacityneedbeexpandedbecauseofincreas

8、ingdemands,thenetworkcapacityexpansionproblemcomesup.Therearesixchaptersinthisdissertationexcepttheabstract.Thefirstchaptergivestheapplicationbackgroundofthemodels,and,alsoresearchmethodsandcreativeide

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