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首页> 外文期刊>INFORMS journal on computing >Linearized Robust Counterparts of Two-Stage Robust Optimization Problems with Applications in Operations Management
【24h】

Linearized Robust Counterparts of Two-Stage Robust Optimization Problems with Applications in Operations Management

机译：在运营管理中的应用程序中的两级鲁棒优化问题的线性化稳健对应物

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In this article, we discuss an alternative method for deriving conservative approximation models for two-stage robust optimization problems. The method mainly relies on a linearization scheme employed in bilinear programming; therefore, we will say that it gives rise to the linearized robust counterpart models. We identify a close relation between this linearized robust counterpart model and the popular affinely adjustable robust counterpart model. We also describe methods of modifying both types of models to make these approximations less conservative. These methods are heavily inspired by the use of valid linear and conic inequalities in the linearization process for bilinear models. We finally demonstrate how to employ this new scheme in location-transportation and multi-item newsvendor problems to improve the numerical efficiency and performance guarantees of robust optimization.
机译：在本文中，我们讨论了导出用于两级鲁棒优化问题的保守近似模型的替代方法。 该方法主要依赖于双线性规划中采用的线性化方案; 因此，我们会说它引发了线性化的强大对应模型。 我们在这种线性化稳健对应物模型与流行的焦点可调节稳健对方模型之间进行密切关系。 我们还描述了修改两种类型模型的方法，以使这些近似值更少保守。 这些方法通过在双线性模型的线性化过程中使用有效的线性和圆锥不等式而受到严重启发。 我们终于展示了如何在地点运输和多项新闻监督商问题中使用这种新方案，以提高强大优化的数值效率和性能保证。

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