Robust solutions to box-constrained stochastic linear variational inequality problem.
Robust solutions to box-constrained stochastic linear variational inequality problem.
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DOI：
10.1186/s13660-017-1529-2
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发表时间：
2017
影响因子：
1.6
通讯作者：
Zhang Y
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Luo MJ;Zhang Y
本文给出了一类具有三种特殊类型不确定集的箱约束随机线性变分不等式问题的新解法。以往的方法，如期望值法、期望残差最小化法等，都需要随机变量的概率分布信息。与此相反，我们给出了鲁棒的重新制定和重新制定的问题作为一个二次约束二次规划或凸规划与锥二次不等式二次规划，这是易于处理的优化理论。
We present a new method for solving the box-constrained stochastic linear variational inequality problem with three special types of uncertainty sets. Most previous methods, such as the expected value and expected residual minimization, need the probability distribution information of the stochastic variables. In contrast, we give the robust reformulation and reformulate the problem as a quadratically constrained quadratic program or convex program with a conic quadratic inequality quadratic program, which is tractable in optimization theory.
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