风险规避0-1随机程序的并行场景分解

@第{Deng2018ParallelSD条，title={风险规避0-1随机程序的并行场景分解}，author={Yan Deng和Shabbir Ahmed以及Siqian Shen}，journal={INFORMS J.计算}，年份＝{2018}，体积={30}，页数={90-105}，网址={https://api.semanticscholar.org/CorpusID:1944955}}
本文考虑了基于相干风险测度的两阶段风险规避0-1随机规划，并基于非预期约束的不同松弛度，为该minimax公式开发了三种不同的情景分解算法。
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风险规避混合整数多阶段随机规划问题的精确解方法

风险规避混合整数多阶段随机规划问题是一类具有挑战性的大规模非凸优化问题。在本研究中，我们提出了一个精确求解算法…

风险规避多阶段混合整数随机规划问题

规避风险的多阶段混合整数随机规划问题Ali Is rfan Mahmutoullar博士工业工程顾问…

机会约束程序的场景分组和分解算法

基于有限场景的机会约束程序的下限是对应于场景子问题的排序最优目标值的分位数。这个分位数界限可以是…

求解松耦合混合整数线性规划问题的一种隐私感知分布式方法

针对多智能体混合整数线性规划（MILP）问题，提出了两种精确的分布式算法，其中数据隐私对智能体来说很重要，并且对于只有二进制和连续变量的MILP，算法具有收敛性。

多式联运货物物流配送问题：随机风险规避模型的分解

DFO：具有异常值的数据驱动决策的稳健框架

    南江
    计算机科学、数学
  • 2021
本文表明，DFO可以恢复许多稳健的统计信息，并且在存在离群值的情况下能够真正“稳健”，并提出了决策离群值稳健的概念，以正确选择DFO框架来进行具有离群值数据驱动的优化。

专题：整数、随机和非凸优化问题的全局解

本期重点介绍了艾哈迈德·艾哈迈德在混合整数线性和非线性优化领域的一些贡献；随机、稳健和分布稳健优化；和多级优化。

优化驱动的场景分组

这项工作为随机程序开发了一种场景分解算法，该算法通过对偶所有非预期约束和独立解决单个场景问题来计算边界。

SIAG/OPT观点和新闻

文章以Exascale和Julia在GPU上针对具有场景约束的多周期优化以及如何用指标求解凸二次优化。

纪念：沙比尔·艾哈迈德（1969-2019）

本文对运筹学领域最受敬爱、最受尊敬的研究人员之一沙比尔·艾哈迈德博士表示敬意，并总结了他在科学和公共领域的诸多贡献。。。

36参考文献

风险规避多阶段随机规划问题的情景分解

针对具有有限情景树的风险规避多级随机优化问题，引入了一种新的情景分解方法，并证明了其收敛性。

0-1随机规划的情景分解算法

极大极小与风险规避多级随机规划

风险规避二阶段随机线性规划：建模与分解

一个风险规避的两阶段随机线性规划问题，其中第二阶段后仍存在未解决的不确定性，构造了一种新的分解方法来解决利用目标函数组合结构的问题。

一类机会约束随机程序的可伸缩启发式

我们描述了求解一类具有机会约束的随机程序的计算过程，其中问题的随机分量是离散分布的。我们的…

机会约束随机规划的非预期对偶、松弛和公式

本文提出了两个新的基于放松非预期约束的机会约束随机规划的拉格朗日对偶问题，并基于这些对偶和公式提出了一种新的启发式方法和两种新的精确算法。

一类随机混合整数资源分配问题的渐进套期保值创新

在一个两阶段具有整数变量的随机网络流问题和一大类基于场景的资源分配问题中的算法创新方面，对这些技术的必要性和有效性进行了实证评估。

0-1随机程序的场景分解：改进和异步实现

开发了场景分解算法的异步分布式实现，与现有的同步实现相比，该实现具有计算优势，并且能够从测试集中解决以前未解决的实例。

随机网络设计中基于渐进享乐的元神经网络中的场景分组

大规模随机非线性程序的并行分解

非线性约束出现在周期内的问题的分解方法，应用于基于Manne和Richels开发的Global 2100方法的美国经济随机模型。