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J-GLOBAL ID：201702211512620401   整理番号：17A0146371

不確実性セット構成によるデータ駆動関節機会制約プログラムの近似【Powered by NICT】

Approximating data-driven joint chance-constrained programs via uncertainty set construction

著者 (3件)： Hong L. Jeff (Department of Management Sciences, City University of Hong Kong, 86 Tat Chee Ave., Kowloon Tong, Hong Kong) ,  Zhiyuan Huang (Department of Industrial and Operations Engineering, University of Michigan, 1205 Beal Ave., Ann Arbor, 48109, USA) ,  Lam Henry (Department of Industrial and Operations Engineering, University of Michigan, 1205 Beal Ave., Ann Arbor, 48109, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： WSC  ページ： 389-400  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 結合チャンス-制約付き計画(CCP)を近似,またはモンテカルロ試料,限られたデータは基本的な確率分布を推定で利用可能である状況におけるロバスト最適化(RO)の使用を検討した。関節CCPのための証明可能な統計的保証に翻訳されるRO問題における不確実性集合を構築する方法を導入した。この方法はデータの高い確率領域を学習と分位数推定として再定式化を介した領域のサイズを制御することに依存している。いくつかの有望な数値結果を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *制約条件 ,  モンテカルロ法 ,  定式化 ,  確率分布 ,  *近似法 ,  *不確実性
準シソーラス用語： 位数 ,  ロバスト最適化 ,  *機会制約 ,  *データ駆動 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (9件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  水質管理  (SB02050M) ,  数理計画法  (KA03030M) ,  その他の情報処理  (JE15050M) ,  電波伝搬一般  (ND05010Q) ,  CAD,CAM  (JE10000A) ,  水文学一般  (DC07010R) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (5件)： 不確実性 ,  データ駆動 ,  関節 ,  機会制約 ,  近似