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Band einer Schriftenreihe

Autor(en): Darinka Dentcheva; Werner Römisch
Titel: Duality gaps in nonconvex stochastic optimization
Erscheinungsjahr: 2002
Erschienen in: Preprints aus dem Institut für Mathematik  5 (Mathematik-Preprints)
ISSN: 0863-0976
Volltext: pdf (urn:nbn:de:kobv:11-10052526)
Fachgebiet(e): Mathematik
Schlagwörter (eng): Lagrangian relaxation, decomposition, Stochastic programming, mixed-integer, nonconvex, duality gap
Herausgeber: Humboldt-Universität zu Berlin, Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät II, Institut für Mathematik
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Abstract (eng):
We consider multistage stochastic optimization models. Logical or integrality constraints, frequently present in optimization models, limit the application of powerful convex analysis tools. Different Lagrangian relaxation schemes and the resulting decomposition approaches provide estimates of the optimal value. We formulate convex optimization models equivalent to the dual problems of the Lagrangian relaxations. Our main results compare the resulting duality gap for these decomposition schemes. Attention is paid also to programs that model large systems with loosely coupled components.
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