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可调鲁棒优化综述。 (英语) Zbl 1430.90537号

摘要:静态稳健优化(RO)是一种解决具有不确定数据的数学优化问题的方法。静态RO的目标是找到不受所谓不确定性集中数据所有扰动影响的解决方案。RO之所以受欢迎,是因为它是一种易于计算的方法,在实践中有广泛的应用。
另一方面,可调鲁棒优化(ARO)是RO的一个分支,其中一些决策变量可以在部分不确定数据暴露出来后进行调整。ARO通常比静态稳健优化产生更好的目标函数值,因为它可以产生更灵活的可调整(或观望)决策。
此外,ARO还具有许多实际应用,是许多参数化可调决策变量和不确定性集的一种易于计算的方法。本文综述了ARO应用和理论/方法方面的最新文献。此外,它还提供了一个教程和路线图,指导研究人员和实践者如何应用ARO方法以及相关方法的优点和局限性。

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90立方厘米34 半无限规划
90立方厘米 数学规划中的极小极大问题
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