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Band einer Schriftenreihe

Autor(en): Darinka Dentcheva; András Prékopa; Andrzej Ruszczynski
Titel: On Stochastic Integer Programming under Probabilistic Constraints
Erscheinungsjahr: 1998
Erschienen in: Preprints aus dem Institut für Mathematik  28 (Mathematik-Preprints)
ISSN: 0863-0976
Volltext: pdf (urn:nbn:de:kobv:11-10053674)
Fachgebiet(e): Mathematik
Schlagwörter (eng): Stochastic programming
Herausgeber: Humboldt-Universität zu Berlin, Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät II, Institut für Mathematik
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Abstract (eng):
We consider stochastic programming problems with probabilistic constraints involving integer-valued random variables. The concept of p-efficient points of a probability distribution is used to derive various equivalent problem formulations. Next we modify the concept of r-concave discrete probability distributions and analyse its relevance for problems under consideration. These notions are used to derive new lower and upper bounds for the optimal value of probabilistically constrained stochastic programming problems with integer random variables. We also show how limited information about the distribution can be used to construct such bounds.
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Generiert am 01.11.2014, 04:17:14