Počet záznamů: 1  

Solving joint chance constrained problems using regularization and Benders’ decomposition

  1. 1.
    SYSNO ASEP0501589
    Druh ASEPJ - Článek v odborném periodiku
    Zařazení RIVJ - Článek v odborném periodiku
    Poddruh JČlánek ve WOS
    NázevSolving joint chance constrained problems using regularization and Benders’ decomposition
    Tvůrce(i) Adam, Lukáš (UTIA-B)
    Branda, Martin (UTIA-B) RID, ORCID
    Heitsch, H. (DE)
    Henrion, R. (DE)
    Celkový počet autorů4
    Zdroj.dok.Annals of Operations Research. - : Springer - ISSN 0254-5330
    Roč. 292, č. 2 (2020), s. 683-709
    Poč.str.27 s.
    Forma vydáníTištěná - P
    Jazyk dok.eng - angličtina
    Země vyd.US - Spojené státy americké
    Klíč. slovaStochastic programming ; Chance constrained programming ; Optimality conditions ; Regularization ; Benders' decomposition ; Gas networks
    Vědní obor RIVBA - Obecná matematika
    Obor OECDPure mathematics
    CEPGA18-04145S GA ČR - Grantová agentura ČR
    Způsob publikováníOmezený přístup
    Institucionální podporaUTIA-B - RVO:67985556
    UT WOS000563054500006
    EID SCOPUS85056150669
    DOI10.1007/s10479-018-3091-9
    AnotaceWe consider stochastic programs with joint chance constraints with discrete random distribution. We reformulate the problem by adding auxiliary variables. Since the resulting problem has a non-regular feasible set, we regularize it by increasing the feasible set. We solve the regularized problem by iteratively solving a master problem while adding Benders’ cuts from a slave problem. Since the number of variables of the slave problem equals to the number of scenarios, we express its solution in a closed form. We show convergence properties of the solutions. On a gas network design problem, we perform a numerical study by increasing the number of scenarios and compare our solution with a solution obtained by solving the same problem with the continuous distribution.
    PracovištěÚstav teorie informace a automatizace
    KontaktMarkéta Votavová, votavova@utia.cas.cz, Tel.: 266 052 201.
    Rok sběru2021
    Elektronická adresahttps://link.springer.com/article/10.1007/s10479-018-3091-9
Počet záznamů: 1  

  Tyto stránky využívají soubory cookies, které usnadňují jejich prohlížení. Další informace o tom jak používáme cookies.