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Stochastic Decomposition: A Statistical Method for Large Scale Stochastic Linear Programming: 8 (Nonconvex Optimization and Its Applications) - Hardcover

 
9780792338406: Stochastic Decomposition: A Statistical Method for Large Scale Stochastic Linear Programming: 8 (Nonconvex Optimization and Its Applications)

Inhaltsangabe

Motivation Stochastic Linear Programming with recourse represents one of the more widely applicable models for incorporating uncertainty within in which the SLP optimization models. There are several arenas model is appropriate, and such models have found applications in air­ line yield management, capacity planning, electric power generation planning, financial planning, logistics, telecommunications network planning, and many more. In some of these applications, modelers represent uncertainty in terms of only a few seenarios and formulate a large scale linear program which is then solved using LP software. However, there are many applications, such as the telecommunications planning problem discussed in this book, where a handful of seenarios do not capture variability well enough to provide a reasonable model of the actual decision-making problem. Problems of this type easily exceed the capabilities of LP software by several orders of magnitude. Their solution requires the use of algorithmic methods that exploit the structure of the SLP model in a manner that will accommodate large scale applications.

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Críticas

`... can be highly recommended to anyone who wants to understand what stochastic decomposition is all about ...'
Mathematical Reviews, 98d

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Motivation Stochastic Linear Programming with recourse represents one of the more widely applicable models for incorporating uncertainty within in which the SLP optimization models. There are several arenas model is appropriate, and such models have found applications in air­ line yield management, capacity planning, electric power generation planning, financial planning, logistics, telecommunications network planning, and many more. In some of these applications, modelers represent uncertainty in terms of only a few seenarios and formulate a large scale linear program which is then solved using LP software. However, there are many applications, such as the telecommunications planning problem discussed in this book, where a handful of seenarios do not capture variability well enough to provide a reasonable model of the actual decision-making problem. Problems of this type easily exceed the capabilities of LP software by several orders of magnitude. Their solution requires the use of algorithmic methods that exploit the structure of the SLP model in a manner that will accommodate large scale applications.

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Zustand: New. Summarizes developments related to a class of methods called Stochastic Decomposition (SD) algorithms, which represent an important shift in the design of optimization algorithms. This title is suitable for researchers in mathematical optimization, including those working in telecommunications and electric power generation. Series: Nonconvex Optimization and Its Applications. Num Pages: 246 pages, biography. BIC Classification: PBT; PBW; UM. Category: (P) Professional & Vocational; (UP) Postgraduate, Research & Scholarly. Dimension: 235 x 155 x 15. Weight in Grams: 1160. . 1996. Hardback. . . . . Bestandsnummer des Verkäufers V9780792338406

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