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...
Uloženo v:
| Vydáno v: | Mathematical programming Ročník 171; číslo 1-2; s. 115 - 166 |
|---|---|
| Hlavní autoři: | , |
| 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!