基于整数规划的可调风险分布鲁棒机会约束方法
最优化与控制
2024-07-25 v2
摘要
我们研究在Wasserstein模糊集下的带个体机会约束的分布鲁棒机会约束规划（DRCCPs）。DRCCPs将分布鲁棒机会约束（DRCCs）相关的风险容忍度视为决策变量，通过在目标函数中对风险容忍度施加惩罚，以权衡系统成本与违反风险。遗憾的是，可调风险的引入导致NP难优化问题。我们针对不确定性位于右侧或左侧的个体机会约束开发整数规划方法。具体而言，我们为两类不确定性推导混合整数规划重构，以确定机会约束的最优风险容忍度。并推导有效不等式以强化模型表述。我们测试了多种规模的多样算例。
引用
@article{arxiv.2303.15282,
title = {Integer Programming Approaches for Distributionally Robust Chance Constraints with Adjustable Risks},
author = {Yiling Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.15282},
year = {2024}
}