edoc-Server der Humboldt-Universität zu Berlin

SPEPS Preprint

Author(s): A. B. Philpott, University of Auckland
Z. Guan, University of Auckland
Title: On the convergence of stochastic dual dynamic programming and related methods
Date of Acceptance: 06.03.2008
Submission Date: 06.03.2008
Series Title: Stochastic Programming E-Print Series
(SPEPS)
Editors: Julie L. Higle; Werner Römisch; Surrajeet Sen
Complete Preprint: pdf (urn:nbn:de:kobv:11-10086956)
Keywords (eng): Benders decomposition, multi-stage stochastic programming, Monte-Carlo sampling
To appear in: OR-Letters
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Abstract (eng):
We discuss the almost-sure convergence of a broad class of sampling algorithms for multi-stage stochastic linear programs. We provide a convergence proof based on the finiteness of the set of distinct cut coefficients. This differs from existing published proofs in that it does not require a restrictive assumption.
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