Resumen

En este artículo se consideran versiones robustas de problemas de optimización convexa bajo restricciones y objetivos de incertidumbre. Se muestra que, bajo suposiciones generales aceptables, una solución robusta estática brinda una buena aproximación para estos problemas robustos ajustables. Un problema de optimización robusto ajustable es intratable, ya que exige computar una solución para todas las realizaciones posibles de parámetros de incertidumbre, mientras que una solución estática óptima puede computarse de forma eficiente en la mayoría de los casos si el problema determinístico correspondiente es abordable.

• Materias:Administración de empresas Administración Investigación operacional
• Subjects:Business enterprises Management Operations research
• Palabras claves:Ciencias de la administración, Optimización, Convexidad, Optimización convexa, Optimización robusta, Políticas estáticas, Políticas robustas ajustable, Incertidumbre
• Keywords:Administration Sciences, Optimization, Convexity, Convex Optimization, Robust Optimization, Static Policies, Robust Adjustable Policies, Uncertainty