edoc-Server der Humboldt-Universität zu Berlin

SPEPS Preprint

Author(s): Michael Chen, Northwestern University, Evanston
Sanjay Mehrotra, Northwestern University, Evanston
Title: Epi-convergent scenario generation method for stochastic problems via sparse grid
Date of Acceptance: 05.04.2008
Submission Date: 15.02.2008
Series Title: Stochastic Programming E-Print Series
(SPEPS)
Editors: Julie L. Higle; Werner Römisch; Surrajeet Sen
Appeared in: Technical Report 8 (2007)
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Abstract (eng):
One central problem in solving stochastic programming problems is to generate moderate-sized scenario trees which represent well the risk faced by a decision maker. In this paper we propose an efficient scenario generation method based on sparse grid, and prove it is epi-convergent. Furthermore, we show numerically that the proposed method converges to the true optimal value fast in comparison with Monte Carlo and Quasi Monte Carlo methods.
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