Главная » Просмотр файлов » Диссертация

Диссертация (786272), страница 21

Файл №786272 Диссертация (Оптимизация стохастических линейных относительно стратегий систем по квантильному критерию) 21 страницаДиссертация (786272) страница 212019-03-12СтудИзба
Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 21)

— 1980. — V. 28. —№ 4. — P. 889—902.125. Louveaux F.V. Multistage Stochastic Programs with Block-separable Recourse // StochasticProgramming 84 Part II, Mathematical Programming Studies. — 1986. — V. 28. — P. 48—62.126. Luedtke J., Ahmed S., Nemhauser G.L.

An Integer Programming Approach for LinearPrograms with Probabilistic Constraints // Mathematical Programming. — 2010. — V. 122. –№ 2. — P. 247—272.127. Madansky A. Dual Variables in Two-Stage Linear Programming under Uncertainty //Journal of Mathematical Analysis and Applications.

— 1963. — V. 6. — № 1. — P. 98—108.128. Madansky A. Methods of Solution of Linear Programs under Uncertainty // OperationsResearch. — 1962. — V. 10. — № 4. — P. 463—471.129. Marti K. Stochastic Optimization Methods. — Berlin, Heidelberg: Springer, 2005. — 314 p.130. Milder J.L., Wollmer R.D. Stochastic Programming Models for Scheduling AirliftOperations // Naval Research Logistics Quarterly. — 1969.

— V. 16. — № 3. — P. 315—330.115131. Miller B.L., Wagner H.M. Chance Constrained Programming with Joint Constraints //Operations Research. — 1965. — V. 13. — № 6. — P. 930—945.132. Nemirovski A., Shapiro A. Scenario approximation of chance constraints. // Probabilisticand Randomized Methods for Design Under Uncertainty.

G. Calafiore and F. Dabbene(Eds.). London: Springer, 2005. — P. 3—48.133. Nemirovski A., Shapiro A. Convex Approximations of Chance Constrained Programs //SIAM Journal on Optimization. —2006. — № 17. — P. 969––996.134. Norkin V. Global Optimization of Probabilities by the Stochastic Branch and BoundMethod // Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems. Stochastic Programmingand Technical Applications. K. Marti and P. Kall (Eds.). Berlin: Springer-Verlag, 1988.

—P. 186—201.135. Norkin V. On Mixed Integer Reformulations of Monotonic Probabilistic ProgrammingProblems with Discrete Distributions [Электронный ресурс] // Режим доступа: http://www.optimization-online.org/DB_HTML/2010/05/2619.html. 2010.136. Olsen P. When is a Multistage Stochastic Programming Problem Well-Defined //SIAM J. Control and Optimization. — 1976.

— № 14. — P. 518—527.137. Parpas P., Ustin B., Webster M., Tran Q.K. Importance Sampling in StochasticProgramming: A Markov Chain Monte Carlo Approach [Электронный ресурс] // Режимдоступа: http://www.doc.ic.ac.uk/ pp500/pubs/mcmcImpSampling.pdf 2013138. Prékopa A. Stochastic programming. — Boston: Kluwer Scientific, 1995. — 624 p.139. Prékopa A. Probabilistic programming // Stochastic Programming, Handbooks inOperations Research and Management Science (A Ruszczyński and A. Shapiro, editors).New Work: Elsevier, 2003. — V. 10.

— P. 267—351.140. Prékopa A. Numerical Solution of Probabilistic Constrained Programming Problems //Numerical Techniques for Stochastic Optimization (Yu. Ermoliev and R.J-B. Wets, editors).Springer-Verlag, Berlin, 1980. — P. 123—139.141. Rockafellar R.T., Wets R.J.-B. Stochastic Convex Programming: Basic Duality // PacificJournal of Mathematics. — 1976.

— V. 62. — P. 173—195.116142. Rockafellar R.T., Wets R.J.-B. Stochastic Convex Programming: Singular Multipliers andExtended Duality Singular Multipliers and Duality // Pacific Journal of Mathematics. —1976. — V. 62. — № 2. — P. 507—522.143.

Rockafellar R.T., Wets R.J.-B. Continuous Versus Measurable Recourse in N-StageStochastic Programming // Journal of Mathematical Analysis and Applications. — 1974. —V. 48. — № 3. — P. 836—859.144. Rockafellar R.T., Wets R.J.-B. Measures as Lagrange Multipliers in Multistage StochasticProgramming // Journal of Mathematical Analysis and Applications.

— 1977. — V. 60. —№ 2. — P. 301—313.145. R¨mich W., Schultz R. Multistage Stochastic Integer Programs: An Introduction // OnlineOptimization of Large Scale Systems. Gr¨tschel M., Krumke S.O., Rambau J. (eds.). Berlin:Springer. —2001. — P.581—600.146. Ruszczyński A. Parallel Decomposition of Multistage Stochastic Programming Problems //Mathematical Programming. — 1993.

— V. 58. — № 1—3. — P. 201—228.147. Ruszczyński A. Probabilistic Programming with Discrete Distributions and PrecedenceConstrained Knapsack Polyhedra // Mathematical Programming. — 2002. — V. 93. — № 2. —P. 195—215.148. Ruszczyński A., Shapiro A. Stochastic programming (Handbooks in Operations Researchand Management Science). –– Amsterdam: Elsevier. — 2003.149. Schweitzer E., Avriel M.

A Gaussian Upper Bound for Gaussian Multi-Stage StochasticLinear Programs // Mathematical Programming. — 1997. — V. 77. — № 3. — P. 1—21.150. Sen S. Subgradient Decomposition and Differentiability of the Recourse Function of a TwoStage Stochastic Linear Program // Operations Research Letters. — 1993. — V. 13. — № 3.

—P. 143—148.151. Sen S. Relaxations for Probabilistically Constrained Programs with Discrete RandomVariables // System Modelling and Optimization. Lecture Notes in Control and InformationSciences. — 1992. — V. 180. — P. 598—607.117152. SenguptaJ.K.DistributionProblemsinStochasticandChance-ConstrainedProgramming // Economic Models, Estimation and Risk Programming (Essays inHonor of G. Tintner).

— 1969. — V. 15. — P. 391-424.153. Shapiro A. Inference of Statistical Bounds for Multistage Stochastic ProgrammingProblems // Mathematical Methods of Operations Research. — 2003. — V. 58. — № 1. —P. 57—68.154. Shapiro A. Complexity of Two and Multi-Stage Stochastic Programming problems[Электронныйресурс]//Conferencetransparencies,2005.Режимдоступа:http://www2.isye.gatech.edu/people/faculty/Alexander_Shapiro/publications/Comp05.pdf155.

Shapiro A., Dentcheva D., Ruszczyński A. Lectures on Stochastic Programming: Modelingand Theory. — Philadelphia: SIAM, 2009. — 436 p.156. Shapiro A., Nemirovski A. On Complexity of Stochastic Programming Problems //Continuous Optimization. Applied Optimization. — 2005. — V. 99. — P. 111—146.157. Stackelberg H.F. Marktform und Gleichgewicht. — Berlin: Springer-Verlag, 1934. — 138 p.158.

Swamy C., Shmoys D.B. Sampling-based Approximation Algorithms for Multi-stageStochastic Optimization // SIAM Journal on Computing. — 2012. — V. 41. — № 4. —P. 975––1004.159. Symonds G.H. Deterministic Solutions for a Class of Chance-Constrained ProgrammingProblems // Operations Research.

— 1967. — V. 15. — № 3. — P. 495—512.160. Uryas’ev S. Differentiability of the Integral over a Set Defined by Inclusion // Cybernetics. —1988. — V. 24. — № 5. — P. 638—642.161. Uryas’ev S. Differentiation Formula for Integrals over Sets Given by Inclusion // NumericalFunctional Analysis and Optimization. — 1989. — V.

10. — № 7,8. — P. 827—841.162. VajdaS.ProbabilisticProgramming(ProbabilityandMathematicalStatisticsMonograph). — New York, London: Acad. Press, 1972. — 127 p.163. Wallace S.W., Yan T. Bounding Multi-Stage Stochastic Programs from Above //Mathematical Programming. — 1993. — V. 61. — № 1–3. — P. 111—129.118164. Wallace S.W., Ziemba W.T. Applications of Stochastic Programming. — SIAM,Philadelphia, 2005. — 704 p.165.

Wessels J. Stochastic Programming // Statistica Neerlandica. — 1967. — V. 21. — № 1. —P. 39—53.166. Wets R. Programming under Uncertainty: The Equivalent Convex Program // SIAM Journalon Applied Mathematics. — 1966. — V. 14. — № 1. — P. 89—105.167. Wets R.J.-B. Programming under Uncertainty: The Solution Set // SIAM Journal onApplied Mathematics. — 1966. — V. 14. — № 5. — P. 1143—1151.168. Wets R. Duality Relations in Stochastic Programming // Symposia Mathematica, XIX(Convegno sulla Programmazione Matematica e sue Applicazioni), INDAM, Rome.

—Academic Press, London. — 1976. — P. 341—355.169. Zhao G. A Lagrangian Dual Method with Self-Concordant Barriers for Multi-StageStochastic Convex Nonlinear Programming // Mathematical Programming. — 2005. —V. 102. — № 1. — P. 1—24..

Характеристики

Список файлов диссертации

Свежие статьи
Популярно сейчас
Почему делать на заказ в разы дороже, чем купить готовую учебную работу на СтудИзбе? Наши учебные работы продаются каждый год, тогда как большинство заказов выполняются с нуля. Найдите подходящий учебный материал на СтудИзбе!
Ответы на популярные вопросы
Да! Наши авторы собирают и выкладывают те работы, которые сдаются в Вашем учебном заведении ежегодно и уже проверены преподавателями.
Да! У нас любой человек может выложить любую учебную работу и зарабатывать на её продажах! Но каждый учебный материал публикуется только после тщательной проверки администрацией.
Вернём деньги! А если быть более точными, то автору даётся немного времени на исправление, а если не исправит или выйдет время, то вернём деньги в полном объёме!
Да! На равне с готовыми студенческими работами у нас продаются услуги. Цены на услуги видны сразу, то есть Вам нужно только указать параметры и сразу можно оплачивать.
Отзывы студентов
Ставлю 10/10
Все нравится, очень удобный сайт, помогает в учебе. Кроме этого, можно заработать самому, выставляя готовые учебные материалы на продажу здесь. Рейтинги и отзывы на преподавателей очень помогают сориентироваться в начале нового семестра. Спасибо за такую функцию. Ставлю максимальную оценку.
Лучшая платформа для успешной сдачи сессии
Познакомился со СтудИзбой благодаря своему другу, очень нравится интерфейс, количество доступных файлов, цена, в общем, все прекрасно. Даже сам продаю какие-то свои работы.
Студизба ван лав ❤
Очень офигенный сайт для студентов. Много полезных учебных материалов. Пользуюсь студизбой с октября 2021 года. Серьёзных нареканий нет. Хотелось бы, что бы ввели подписочную модель и сделали материалы дешевле 300 рублей в рамках подписки бесплатными.
Отличный сайт
Лично меня всё устраивает - и покупка, и продажа; и цены, и возможность предпросмотра куска файла, и обилие бесплатных файлов (в подборках по авторам, читай, ВУЗам и факультетам). Есть определённые баги, но всё решаемо, да и администраторы реагируют в течение суток.
Маленький отзыв о большом помощнике!
Студизба спасает в те моменты, когда сроки горят, а работ накопилось достаточно. Довольно удобный сайт с простой навигацией и огромным количеством материалов.
Студ. Изба как крупнейший сборник работ для студентов
Тут дофига бывает всего полезного. Печально, что бывают предметы по которым даже одного бесплатного решения нет, но это скорее вопрос к студентам. В остальном всё здорово.
Спасательный островок
Если уже не успеваешь разобраться или застрял на каком-то задание поможет тебе быстро и недорого решить твою проблему.
Всё и так отлично
Всё очень удобно. Особенно круто, что есть система бонусов и можно выводить остатки денег. Очень много качественных бесплатных файлов.
Отзыв о системе "Студизба"
Отличная платформа для распространения работ, востребованных студентами. Хорошо налаженная и качественная работа сайта, огромная база заданий и аудитория.
Отличный помощник
Отличный сайт с кучей полезных файлов, позволяющий найти много методичек / учебников / отзывов о вузах и преподователях.
Отлично помогает студентам в любой момент для решения трудных и незамедлительных задач
Хотелось бы больше конкретной информации о преподавателях. А так в принципе хороший сайт, всегда им пользуюсь и ни разу не было желания прекратить. Хороший сайт для помощи студентам, удобный и приятный интерфейс. Из недостатков можно выделить только отсутствия небольшого количества файлов.
Спасибо за шикарный сайт
Великолепный сайт на котором студент за не большие деньги может найти помощь с дз, проектами курсовыми, лабораторными, а также узнать отзывы на преподавателей и бесплатно скачать пособия.
Популярные преподаватели
Добавляйте материалы
и зарабатывайте!
Продажи идут автоматически
6376
Авторов
на СтудИзбе
309
Средний доход
с одного платного файла
Обучение Подробнее