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有限分布信息下的机会约束优化:基于抽样和分布鲁棒性的重新表述综述。 (英语) Zbl 1530.90063号

摘要:机会约束规划(CCP)是自20世纪50年代以来引起研究人员关注的最困难的优化问题之一。在本调查中,我们关注的是只有有限的分布信息可用的情况,例如分布样本或分布时刻。我们首先回顾了由有限离散分布(或样本平均近似)产生的机会约束程序的混合积分线性公式的最新发展。我们重点介绍了能够解决大规模实例的成功的重新格式化和分解技术。然后,我们回顾了分布鲁棒CCP的积极研究,这是一个解决随机数据分布模糊性的框架。我们审查的重点是可扩展配方,这些配方可以用最先进的优化软件轻松实现。此外,我们通过审查跨多个领域的应用来强调CCP的普遍性。

理学硕士:

90立方厘米 随机规划
90立方厘米 混合整数编程
90C27型 组合优化
90C25型 凸面编程
90-02 与运筹学和数学规划有关的研究博览会(专著、调查文章)

软件:

ALSO-X公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用

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