Distributionally Robust Stochastic Programming
Distributionally Robust Stochastic Programming
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DOI：
10.1137/16m1058297
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发表时间：
2017-10
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
A. Shapiro
中科院分区：
文献类型：
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作者：
A. Shapiro
本文研究了一类分布鲁棒随机规划问题，其中存在一个指定的参考概率测度，且概率测度的不确定性集合由在某种意义上接近参考测度的测度组成.我们讨论了相关的最坏情况下的功能的法律不变性，并考虑这样的不确定性集的两个基本结构。最后，我们说明了一些法律不变性的性质的影响。
In this paper we study distributionally robust stochastic programming in a setting where there is a specified reference probability measure and the uncertainty set of probability measures consists of measures in some sense close to the reference measure. We discuss law invariance of the associated worst case functional and consider two basic constructions of such uncertainty sets. Finally we illustrate some implications of the property of law invariance.