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Bounds for probabilistic integer programming problems

机译:概率整数编程问题的界线

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摘要

We consider stochastic integer programming problems with probabilistic constraints. The concept of p-efficient points of a probability distribution is used to derive various equivalent problem formulations. Next we introduce new methods for constructing lower and upper bounds for probabilistically constrained integer programs. We also show how limited information about the distribution can be used to construct such bounds. The concepts and methods are illustrated on an example of a vehicle routing problem.
机译:我们考虑具有概率约束的随机整数规划问题。概率分布的p有效点的概念用于导出各种等效问题公式。接下来,我们介绍为概率约束整数程序构造上下限的新方法。我们还展示了有关分布的有限信息如何用于构造此类边界。在车辆路径问题的示例上说明了概念和方法。

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