Zobrazeno 1 - 10
of 64
pro vyhledávání: '"regret optimization."'
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.
Optimizing Investment Planning For District Heating Coupling Of Industrial Energy Systems Using MILP
Autor:
Kohne, Thomas, Piendl, Daniel, Weigold, Matthias, Herberger, David, Hübner, Marco, Stich, Volker
Publikováno v:
Proceedings of the Conference on Production Systems and Logistics: CPSL 2023-1
Industrial energy systems are being transformed to decrease energy costs, reduce emissions, and ensure security of supply. The increasing integration of renewable energies and industrial waste heat leads to complex and interconnected industrial energ
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::dcbbce0275ea8617738775127c4bc24a
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.
Algorithmic Study on Prediction with Expert Advice : Study of 3 novel paradigms with Grouped Experts
Autor:
Cayuela Rafols, Marc
The main work for this thesis has been a thorough study of the novel Prediction with Partially Monitored Grouped Expert Advice and Side Information paradigm. This is newly proposed in this thesis, and it extends the widely studied Prediction with Exp
Externí odkaz:
http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-254344
Publikováno v:
IEEE Transactions on Power Systems
Repositorio Universidad de Cuenca
Universidad de Cuenca
instacron:UCUENCA
Web of Science
Repositório Institucional da UNESP
Universidade Estadual Paulista (UNESP)
instacron:UNESP
Repositorio Universidad de Cuenca
Universidad de Cuenca
instacron:UCUENCA
Web of Science
Repositório Institucional da UNESP
Universidade Estadual Paulista (UNESP)
instacron:UNESP
Made available in DSpace on 2018-11-28T09:41:41Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2017-05-01 Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) Programa CSF-PAJT, Brazil This paper proposes a risk-based mixed integer qu
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::5271fd2c1447cbfbcd86764251e12df9
http://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/29002
http://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/29002
Publikováno v:
Networks. 58:147-158
This work studies the problem of finding optimal paths with respect to the center, median and centdian objective functions, on networks with uncertain vertex weights that are given as intervals. Our approach looks for minimax regret paths which minim
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::75291200b004641743c7dc0f15b5c50f
https://doi.org/10.1002/net.20453
https://doi.org/10.1002/net.20453
Autor:
Igor Averbakh
Publikováno v:
Discrete Optimization. 2(4):273-287
We consider combinatorial optimization problems with uncertain parameters of the objective function, where for each uncertain parameter an interval estimate is known. It is required to find a solution that minimizes the worst-case relative regret. Fo
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::5bced693e9db2e924af043aa2f5d77ba