欧氏向量空间上的帕累托鲁棒优化
最优化与控制
2022-08-22 v3
摘要
Iancu与Trichakis在[9]中引入了鲁棒线性规划的帕累托效率。我们将他们的方法与理论结果推广到具有仿射不确定性的欧氏空间鲁棒优化问题。此外，我们在鲁棒半定规划(SDP)领域以示例方式展示了该方法的价值。特别地，我们证明计算鲁棒SDP的帕累托鲁棒最优解是易处理的，并以最大特征值问题为例说明了此类解的好处。进一步，我们修改了Goemans与Williamson[8]的著名算法，以计算鲁棒最大割问题的割，从而在非最坏情形下给出改进的近似保证。
引用
@article{arxiv.2109.03208,
title = {Pareto Robust optimization on Euclidean vector spaces},
author = {Dennis Adelhuette and Christian Biefel and Martina Kuchlbauer and Jan Rolfes},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.03208},
year = {2022}
}
备注
14 pages