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.
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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