Distributionally robust chance constrained programming with generative adversarial networks (GANs)
This paper presents a novel deep learning based data‐driven optimization method. A novel generative adversarial network (GAN) based data‐driven distributionally robust chance constrained programming framework is proposed. GAN is applied to fully extract distributional information from historical dat...
Gespeichert in:
| Veröffentlicht in: | AIChE journal Jg. 66; H. 6 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , |
| Format: | Journal Article |
| Sprache: | Englisch |
| Veröffentlicht: |
Hoboken, USA
John Wiley & Sons, Inc
01.06.2020
American Institute of Chemical Engineers |
| Schlagworte: | |
| ISSN: | 0001-1541, 1547-5905 |
| Online-Zugang: | Volltext |
| Tags: |
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