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SPEPS Preprint

Author(s): Daniel Kuhn, University of St. Gallen
Title: Aggregation and Discretization in Multistage Stochastic Programming
Date of Acceptance: 28.12.2005
Submission Date: 30.06.2005
Series Title: Stochastic Programming E-Print Series
(SPEPS)
Editors: Julie L. Higle; Werner Römisch; Surrajeet Sen
Complete Preprint: pdf (urn:nbn:de:kobv:11-10059940)
Keywords (eng): aggregation, stochastic programming, approximation, discretization, bounds
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Abstract (eng):
Multistage stochastic programs have applications in many areas and support policy makers in finding rational decisions that hedge against unforeseen neg- ative events. In order to ensure computational tractability, continuous-state stochastic programs are usually discretized; and frequently, the curse of dimensionality dictates that decision stages must be aggregated. In this article we construct two discrete, stage-aggregated stochastic programs which provide upper and lower bounds on the optimal value of the original problem. The approximate problems involve finitely many decisions and constraints, thus principally allowing for numerical solution.
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