文献
J-GLOBAL ID:201802273120251458
整理番号:18A0482430
データ駆動型確率的ロバスト最適化:一般的計算フレームワークとアルゴリズムビッグデータ時代における不確実性の下での最適化のための機械学習の利用【Powered by NICT】
Data-driven stochastic robust optimization: General computational framework and algorithm leveraging machine learning for optimization under uncertainty in the big data era
著者 (2件):
Ning Chao
(Robert Frederick Smith School of Chemical and Biomolecular Engineering, Cornell University, Ithaca, NY 14853, USA)
,
You Fengqi
(Robert Frederick Smith School of Chemical and Biomolecular Engineering, Cornell University, Ithaca, NY 14853, USA)
資料名:
Computers & Chemical Engineering
(Computers & Chemical Engineering)
巻:
111
ページ:
115-133
発行年:
2018年
JST資料番号:
H0199C
ISSN:
0098-1354
資料種別:
逐次刊行物 (A)
記事区分:
原著論文
発行国:
オランダ (NLD)
言語:
英語 (EN)