This thesis deals with a stochastic version of the simple facility location problem where the demands of customers are random variables with given density functions, in contrast to the traditional location model which assume fixed demands.
The model considered in this thesis is approximated to the equivalent mixed integer linear programming problem(MILP) which can be viewed as a special case of ordinary deterministic location problem.
Then the powerful dual ascent method by Bilde & Krarup[2] is shown to be applied to this MILP with only minor modifications.
Computational experiments with 16 problems are provided.
기존의 입지선정 문제에서 취급한 문제들이 거의 모두 확정된 수요하에서 문제를 고려한 것에 비하여 본 논문에서는 단순한 가정하에서 지만 수요가 확률적으로 주어지는 경우의 최적 입지 선정에 관한 문제를 연구 하였다.
확률적 수요하에서의 입지 선정문제는 선형근사 기법 (linear approximation technigue)을 사용하면 확정적 수요하에서의 입지 선정문제의 특별한 형태를 취하는 혼합 정수계획 문제로 변환 할 수 있다.
이렇게 변환된 혼합 정수 계획 문제는 원 문제와 정확히 동일 하지는 않지만 목적함수 값의 편차가 거의 무시 될 수 있을 만큼 작기 때문에 거의 동일한 문제로 취급될 수 있다. 또한 원 문제에 비해 다루기 용이한 혼합 정수 계획 문제는 Bilde & Krarup, Erlenkotter 가 개발한 Dual Ascent 과정을 수정하여 적용하면 효과적으로 최적해를 얻을 수 있음을 본 연구는 보이고 있다.
