Resumen

Discutimos y desarrollamos la aproximación convexa para restricciones de probabilidad conjunta robusta bajo incertidumbre de momentos de primer y segundo orden. Las restricciones de probabilidad robusta se aproximan mediante restricciones de CVaR de peor caso que pueden reformularse mediante programación semidefinida. Luego, el problema de restricción de probabilidad puede presentarse como programación semidefinida. También encontramos que la aproximación para las restricciones de probabilidad conjunta robusta tiene una forma equivalente de aproximación cuadrática individual.

• 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:Aproximación convexa; Restricciones robustas de probabilidad conjunta; Incertidumbre; Momentos de primer y segundo orden; Restricciones de CVaR de peor caso; Programación semidefinida
• Keywords:Convex approximation; Robust joint chance constraints; Uncertainty; First- and second-order moments; Worst-Case CVaR constraints; Semidefinite programming