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...
Uložené v:
| Vydané v: | Mathematical programming Ročník 171; číslo 1-2; s. 115 - 166 |
|---|---|
| Hlavní autori: | , |
| 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!