Resumen

Consideramos el problema de programación lineal con un conjunto de incertidumbre descrito por la -norma. Sugerimos que el contraparte robusta de este problema es equivalente a un problema de optimización computacionalmente convexo. Proporcionamos garantías probabilísticas sobre la viabilidad de una solución robusta óptima cuando los coeficientes inciertos siguen distribuciones normales independientes e idénticamente distribuidas.

• Materias:Modelos matemáticos Conjuntos difusos Ecuaciones integrales Fusión de características Algoritmo de optimización
• Subjects:Mathematical models Fuzzy sets Integral equations Feature fusion Optimization algorithm
• Palabras claves:Programación lineal; Conjunto de incertidumbre; Contraparte robusta; Optimización computacionalmente convexa; Garantías probabilísticas; Independientes e idénticamente distribuidos
• Keywords:Linear programming; Uncertainty set; Robust counterpart; Computationally convex optimization; Probabilistic guarantees; Independent and identically distributed