情景方法的性能界限及其对一类非凸规划的扩展
最优化与控制
2014-06-18 v2 系统与控制
摘要
我们考虑针对两类通常难以处理的优化问题的情景凸规划 (SCP)：鲁棒凸规划 (RCP) 和机会约束规划 (CCP)。我们在不确定性取值于一般（可能是无限维）度量空间的情况下，建立了从 SCP 最优值到 RCP 和 CCP 最优值的概率桥梁。随后，我们将结果扩展到某一类非凸问题，其中包括例如二元决策变量。在此过程中，我们还解决了一般类情景规划的可测性问题，而迄今为止该问题一直通过假设来处理。最后，我们在一个基准问题以及一个故障检测与隔离问题上展示了我们结果的适用性。
引用
@article{arxiv.1307.0345,
title = {Performance Bounds for the Scenario Approach and an Extension to a Class of Non-convex Programs},
author = {Peyman Mohajerin Esfahani and Tobias Sutter and John Lygeros},
journal= {arXiv preprint arXiv:1307.0345},
year = {2014}
}
备注
19 pages, revised version