On approximate solutions and saddle point theorems for robust convex optimization
On approximate solutions and saddle point theorems for robust convex optimization
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鲁棒凸优化的近似解和鞍点定理
DOI：
10.1007/s11590-019-01464-3
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发表时间：
2019-08
影响因子：
1.6
通讯作者：
Xiaole Guo
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Xiangkai Sun;Kok Lay Teo;Jing Zeng;Xiaole Guo
本文给出了具有数据不确定性的凸优化问题的鲁棒近似最优解的一些新结果。利用鲁棒优化方法（最坏情况法），首先建立了该不确定凸优化问题鲁棒近似最优解的充要条件。然后，我们引入了一类wolfe型鲁棒近似对偶问题，并研究了它们之间的鲁棒近似对偶关系。此外，我们还得到了该不确定凸优化问题的一些鲁棒近似鞍点定理。我们还表明，我们的结果包含了一些在最近的文献中考虑的优化问题作为特殊情况。
This paper provides some new results on robust approximate optimal solutions for convex optimization problems with data uncertainty. By using robust optimization approach (worst-case approach), we first establish necessary and sufficient optimality conditions for robust approximate optimal solutions of this uncertain convex optimization problem. Then, we introduce a Wolfe-type robust approximate dual problem and investigate robust approximate duality relations between them. Moreover, we obtain some robust approximate saddle point theorems for this uncertain convex optimization problem. We also show that our results encompass as special cases some optimization problems considered in the recent literature.
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DOI：
10.1016/j.ejor.2017.03.041
发表时间：
2017-10
期刊：
Eur. J. Oper. Res.
影响因子：
--
作者：
Panagiotis Xidonas;G. Mavrotas;C. Hassapis;C. Zopounidis
通讯作者：
Panagiotis Xidonas;G. Mavrotas;C. Hassapis;C. Zopounidis
影响因子：
0.6
作者：
M. Kim
通讯作者：
M. Kim
影响因子：
6.4
作者：
Fakhar, Majid;Mahyarinia, Mohammad Reza;Zafarani, Jafar
通讯作者：
Zafarani, Jafar
影响因子：
4.8
作者：
Erin K. Doolittle;H. Kerivin;M. Wiecek
通讯作者：
Erin K. Doolittle;H. Kerivin;M. Wiecek
影响因子：
1.9
作者：
P. Loridan
通讯作者：
P. Loridan