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捆绑方法中不受控制的不精确信息

作者

上市的：
  • 杰尔·马利克

    （加拿大国家统计局，LJK）

  • 威灵顿·奥利维拉

    （UERJ
    BCAM）

  • 索菲亚·扎乌拉尔

    （印度、乌兹别克斯坦）
    施乐欧洲研究中心）

摘要

我们考虑凸非光滑优化问题，其中可以随时获得具有不可控精度的附加信息。通常情况下，目标函数本身就是优化求解器的输出，例如通过分解处理的大规模能量优化问题。在本文中，我们研究了如何将非受控线性化合并到（近端和水平）束算法中，以生成更好的迭代，并可能加速这些方法。我们使用非受控线性化对算法进行了收敛性分析，并给出了数值示例，表明它们确实加快了两个来自能量优化的随机优化问题（两阶段线性问题和水库管理中的机会约束问题）的求解。

建议引用

  • Jéróme Malick&Welington Oliveira&Sofia Zaourar，2017年。"捆绑方法中不受控制的不精确信息,"欧洲计算优化杂志，施普林格；EURO-欧洲运筹学会协会，第5卷（1），第5-29页，3月。
    • 手柄：RePEc:spr:eurjco:v:5:y:2017:i:1:d:10.1007_s13675-015-0060-9
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    IDEAS上列出的参考文献

    作为
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    引文

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    作为


    引用人：

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    最相关的项目

    这些是最常引用与本书相同作品的项目，也被与本书同样的作品引用。
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