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Abstract
Diese Arbeit leistet Beiträge zu zwei Gebieten der mathematischen Programmierung: stochastische Optimierung und gemischt-ganzzahlige nichtlineare Optimierung (MINLP). Im ersten Teil erweitern wir quantitative Stetigkeitsresultate für zweistufige stochastische gemischt-ganzzahlige lineare Programme auf Situationen in denen Unsicherheit gleichzeitig in den Kosten und der rechten Seite auftritt, geben eine ausführliche Übersicht zu Dekompositionsverfahren...
Description
Keywords
MINLP , äußere Approximation , Löser , Mathematische Programmierung , outer-approximation , 27 Mathematik , Dekomposition , SK 800 , stochastic programming , convexification , relaxation , constraint ganzzahlige Optimierung , branch-and-bound , stochastische Optimierung , constraint integer programming , Stabilität , Reformulierung , mixed-integer nonlinear programming , Relaxierung , ddc:510 , decomposition , Optimierung , gemischt-ganzzahlige nichtlineare Optimierung , recombining scenario tree , 510 Mathematik , stability , reformulation , Konvexifizierung , rekombinierende Szenariobäume , optimization , mathematical programming , solver