Data-driven scenario generation for two-stage stochastic programming

Optimisation under uncertainty has always been a focal point within the Process Systems Engineering (PSE) research agenda. In particular, the efficient manipulation of large amount of data for the uncertain parameters constitutes a crucial condition for effectively tackling stochastic programming pr...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	Chemical engineering research & design Jg. 187; S. 206 - 224
Hauptverfasser:	Bounitsis, Georgios L., Papageorgiou, Lazaros G., Charitopoulos, Vassilis M.
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Elsevier Ltd 01.11.2022
Schlagworte:	Copulas Data-driven optimisation Moment Matching Problem Scenario generation Stochastic programming Copulas Moment Matching Problem Data-driven optimisation Scenario generation Stochastic programming
ISSN:	0263-8762
Online-Zugang:	Volltext
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