Pessimistic Bilevel Linear Optimization
Pessimistic Bilevel Linear Optimization
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DOI：
10.3126/jnms.v1i1.42165
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发表时间：
2018-02
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
S. Dempe;G. Luo;S. Franke
中科院分区：
文献类型：
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作者：
S. Dempe;G. Luo;S. Franke
在本文中，我们研究了悲观双层线性优化问题（PBLOP）。基于低层最优值函数和对偶性，PBLOP可以转化为单层非凸非光滑优化问题。通过使用线性优化对偶性，我们获得了易于处理且等效的变换，并提出了计算全局或局部最优解的算法。举一个小例子来说明该方法的可行性。
In this paper, we investigate the pessimistic bilevel linear optimization problem (PBLOP). Based on the lower level optimal value function and duality, the PBLOP can be transformed to a single-level while nonconvex and nonsmooth optimization problem. By use of linear optimization duality, we obtain a tractable and equivalent transformation and propose algorithms for computing global or local optimal solutions. One small example is presented to illustrate the feasibility of the method.