Data-driven distributionally robust optimization using the Wasserstein metric: performance guarantees and tractable reformulations

We consider stochastic programs where the distribution of the uncertain parameters is only observable through a finite training dataset. Using the Wasserstein metric, we construct a ball in the space of (multivariate and non-discrete) probability distributions centered at the uniform distribution on...

Celý popis

Uložené v:
Podrobná bibliografia
Vydané v:Mathematical programming Ročník 171; číslo 1-2; s. 115 - 166
Hlavní autori: Mohajerin Esfahani, Peyman, Kuhn, Daniel
Médium: Journal Article
Jazyk:English
Vydavateľské údaje: Berlin/Heidelberg Springer Berlin Heidelberg 01.09.2018
Springer Nature B.V
Predmet:
ISSN:0025-5610, 1436-4646
On-line prístup:Získať plný text
Tagy: Pridať tag
Žiadne tagy, Buďte prvý, kto otaguje tento záznam!
Buďte prvý, kto okomentuje tento záznam!
Najprv sa musíte prihlásiť.