A tutorial on convex optimization II : duality and interior point methods
Un tutorial en optimización convexa II : dualidad y métodos del punto interior
El objetivo de este documento es continuar con una visión general de la optimización convexa moderna iniciada en un escrito anterior. Aquí se cubren tópicos importantes que se omitieron debida a una falta de espacio y resaltar las relaciones íntimas entre ellos. El enfoque se orienta hacia la dualidad y los algoritmos de punto interior, incluyendo ejemplos simples.
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On the approximability of adjustable robust convex optimization under uncertainty
Sobre la aproximabilidad de la optimización convexa robusta ajustable bajo incertidumbre
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.
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