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言語
英語
著者
Lee, Gue Myung
内容記述(抄録等)
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
掲載誌名
European Journal of Operational Research
231
2
開始ページ
257
終了ページ
262
ISSN
03772217
発行日
2013-12-01
DOI
DOI公開日
2015-07-14
NCID
AA0017802X
資料タイプ
学術雑誌論文
ファイル形式
PDF
著者版/出版社版
著者版
部局
(旧組織)大学院総合理工学研究科
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