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2005-11-04Buch DOI: 10.18452/2618
Duality gaps in nonconvex stochastic optimization
Dentcheva, Darinka
Römisch, Werner
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.
Dateien zu dieser Publikation
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5.pdf — PDF — 302.1 Kb
MD5: efa35780e7eed3550ffe187a6adf3014
Referenzen
Is Part Of Series: Preprints aus dem Institut für Mathematik - 5, Mathematik-Preprints, ISSN:0863-0976
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10.18452/2618
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