Zobrazeno 1 - 10
of 2 158
pro vyhledávání: '"adaptive robust optimization"'
Unit maintenance and unit commitment are two critical and interrelated aspects of electric power system operation, both of which face the challenge of coordinating efforts to enhance reliability and economic performance. This challenge becomes increa
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2412.00656
Two-stage adaptive robust optimization (ARO) is a powerful approach for planning under uncertainty, balancing first-stage decisions with recourse decisions made after uncertainty is realized. To account for uncertainty, modelers typically define a si
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2409.03731
Autor:
Bertsimas, Dimitris, Zeng, Cynthia
The escalating frequency and severity of natural disasters, exacerbated by climate change, underscore the critical role of insurance in facilitating recovery and promoting investments in risk reduction. This work introduces a novel Adaptive Robust Op
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2405.07068
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Bertsimas, Dimitris, Kim, Cheol Woo
We propose an approach based on machine learning to solve two-stage linear adaptive robust optimization (ARO) problems with binary here-and-now variables and polyhedral uncertainty sets. We encode the optimal here-and-now decisions, the worst-case sc
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2307.12409
In this work, we design primal and dual bounding methods for multistage adaptive robust optimization (MSARO) problems motivated by two decision rules rooted in the stochastic programming literature. From the primal perspective, this is achieved by ap
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2305.06190
Autor:
Jessica Alice A. Silva, Juan Camilo Lopez, Nataly Banol Arias, Lucas Zenichi Terada, Marcos J. Rider
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 12, Pp 169755-169767 (2024)
The rapid integration of electric vehicles (EVs) into power grids introduces substantial operational challenges, particularly in managing the grid and ensuring efficient energy distribution. Addressing these issues, this paper presents a novel tri-le
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/e0be874361414e48adb935bfa23df06a
Accurate time series forecasting is critical for a wide range of problems with temporal data. Ensemble modeling is a well-established technique for leveraging multiple predictive models to increase accuracy and robustness, as the performance of a sin
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2304.04308