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

Uloženo v:
Podrobná bibliografie
Vydáno v:Mathematical programming Ročník 171; číslo 1-2; s. 115 - 166
Hlavní autoři: Mohajerin Esfahani, Peyman, Kuhn, Daniel
Médium: Journal Article
Jazyk:angličtina
Vydáno: Berlin/Heidelberg Springer Berlin Heidelberg 01.09.2018
Springer Nature B.V
Témata:
ISSN:0025-5610, 1436-4646
On-line přístup:Získat plný text
Tagy: Přidat tag
Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!
Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!
Nejprve se musíte přihlásit.