Surrogate duality for robust optimization

European Journal of Operational Research 231 巻 2 号 257-262 頁 2013-12-01 発行
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ファイル情報(添付)
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タイトル
Surrogate duality for robust optimization
著者
Lee Gue Myung
収録物名
European Journal of Operational Research
231
2
開始ページ 257
終了ページ 262
収録物識別子
ISSN 03772217
内容記述
その他
Robust optimization problems, which have uncertain data, are considered. We prove surrogate duality theorems for robust quasiconvex optimization problems and surrogate min-max duality theorems for robust convex opti-mization problems. We give necessary and sufficient constraint qualifications for surrogate duality and surrogate min-max duality, and show some exam-ples at which such duality results are used effectively. Moreover, we obtain a surrogate duality theorem and a surrogate min-max duality theorem for semi-definite optimization problems in the face of data uncertainty.
主題
Nonlinear programming
quasiconvex programming
robust optimization
言語
英語
資源タイプ 学術雑誌論文
発行日 2013-12-01
出版タイプ Accepted Manuscript(出版雑誌の一論文として受付されたもの。内容とレイアウトは出版社の投稿様式に沿ったもの)
アクセス権 オープンアクセス
関連情報
[DOI] 10.1016/j.ejor.2013.02.050
[NCID] AA0017802X