Probability Objectives in Stochastic Programs with Recourse

Prof. Dr. Schultz, Rüdiger

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Traditional models in multistage stochastic programming are directed to minimizing the expected value of random optimal costs arising in a multistage, non-anticipative decision process under uncertainty. Motivated by risk aversion, we consider minimization of the probability that the random optimal costs exceed some preselected threshold value. For the two-stage case, we analyse structural properties and propose algorithms both for models with integer decisions and for those without. Extension of the modeling to the multistage situation concludes the paper.
URN (NBN):
urn:nbn:de:hbz:464-20120626-123152-3
PURL / DOI:
http://purl.oclc.org/NET/duett-05272002-080510
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Dokumententyp:
Wissenschaftliche Texte » Artikel, Aufsatz
Fakultät / Institut:
Fakultät für Mathematik
Dewey Dezimal-Klassifikation:
500 Naturwissenschaften und Mathematik » 510 Mathematik
Stichwörter:
90C15 Stochastic programming, 90C11 Mixed integer programming
Sprache:
Deutsch
Kollektion / Status:
E-Publikationen / Dokument veröffentlicht
Dokument erstellt am:
12.08.2001
Dateien geändert am:
12.08.2001
Medientyp:
Text