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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.4
- 수록면
- 658 - 674 (17page)
이용수
이 논문의 연구 히스토리 (2)
2019
Augmented Lagrangian Dual Decomposition of Chance Constrained Stochastic Programming via the Alternating Direction Method
Sang Hyeon Bae
한국경영과학회 학술대회논문집
2019.04
학술대회자료
Augmented Lagrangian Dual Decomposition of Chance Constrained Stochastic Programming via the Alternating Direction Method
Sang Hyeon Bae
대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집
2019.04
학술대회자료
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We consider a chance constrained linear programming having discrete random outcomes with finite support. We formulate the problem as a mixed integer linear problem, which is very difficult to solve. Instead of using the usual branch and cut technique, we propose a scenario decomposition technique for a chance constrained problem. Based on the augmented Lagrangian dual problem (ALD) with L¹ penalty and the alternating direction method (ADM), the algorithm iteratively explores candidate solutions until it finds near (sub)optimal one. At each iteration, this algorithm solves scenario-wise linear problems, a single row 0-1 knapsack problem and a large scale linear problem. As a usual decomposition scheme in the stochastic programming (SP) gains a computational efficiency by dividing a large scale problem into scenario-wise subproblems that can be solved in parallel, the proposed method have the same advantage. Also, we further extend this method to multistage linear chance constrained programming.
목차
Abstract
1. Background
2. Specific research topics and methods
3. Current progress
4. Future Works
5. References
참고문헌 (0)
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