Меры риска в задачах стохастического программирования и робастной оптимизации
Рассмотрено использование мер риска, позволяющее объединить в рамках общего подхода задачи стохастического программирования и робастной оптимизации. Описаны конструкции для класса полиэдральных когерентных мер риска. Показано, как задачи линейной оптимизации с неопределенностью при применении таких...
Saved in:
| Published in: | Кибернетика и системный анализ |
|---|---|
| Date: | 2015 |
| Main Author: | |
| Format: | Article |
| Language: | Russian |
| Published: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2015
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/124927 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Cite this: | Меры риска в задачах стохастического программирования и робастной оптимизации / В.С. Кирилюк // Кибернетика и системный анализ. — 2015. — Т. 51, № 6. — С. 46-59. — Бібліогр.: 23 назв. — рос. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| Summary: | Рассмотрено использование мер риска, позволяющее объединить в рамках общего подхода задачи стохастического программирования и робастной оптимизации. Описаны конструкции для класса полиэдральных когерентных мер риска. Показано, как задачи линейной оптимизации с неопределенностью при применении таких мер сводятся к детерминированным задачам линейного программирования.
Розглянуто використання мір ризику, що дозволяє об єднати задачі стохастичного програмування і робастної оптимізації у рамках загального підходу. Описано конструкції для класу поліедральних когерентних мір ризику. Показано, як задачі лінійної оптимізації з невизначеністю при застосуванні таких мір зводяться до детермінованих задач лінійного програмування.
The author considers the use of risk measures that allows combining stochastic programming and robust optimization problems within the overall approach. Constructions for the class of polyhedral coherent risk measures are described. It is shown how the use of such measures can reduce problems of linear optimization under uncertainty to deterministic linear programming problems
|
|---|---|
| ISSN: | 0023-1274 |