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two stage stochastic linear programming von mills david (4 Ergebnisse)
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Two-Stage Stochastic Linear Programming With Recourse
Verlag: Creative Media Partners, LLC Mai 2025, 2025
ISBN 10: 1025087054 ISBN 13: 9781025087054
Sprache: Englisch
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware.
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Two-Stage Stochastic Linear Programming With Recourse
Verlag: Creative Media Partners, LLC Mai 2025, 2025
ISBN 10: 1025083458 ISBN 13: 9781025083452
Sprache: Englisch
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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EUR 48,99 für den Versand von Deutschland nach USAAnzahl: Mehr als 20 verfügbar
In den WarenkorbZustand: New. KlappentextrnrnThe LP recourse problem applies to two-stage optimization problems where uncertainty in resource availability of the second stage hinders informed decision making. The recourse function affords a way to compensate later for an e.
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Two-Stage Stochastic Linear Programming with Recourse: A Characterization of Local Regions Using Response Surface Methodology
Verlag: Creative Media Partners, LLC Okt 2012, 2012
ISBN 10: 1249586763 ISBN 13: 9781249586760
Sprache: Englisch
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - The LP recourse problem applies to two-stage optimization problems where uncertainty in resource availability of the second stage hinders informed decision making. The recourse function affords a way to compensate 'later' for an error in prediction 'now.' The literature provides a rich body of work on the optimization of such problems, but little research has been accomplished regarding the characterization of the surface in the local region of optimality, in particular sensitivity analysis. A decision maker faced with considerations other than the modeled objective function must be presented with a way to estimate the impact of operating at non-optimal decision variable values. This work develops and demonstrates a technique for characterizing the surface using response surface methodology. Specifically, the flexibility and utility of RSM techniques applied to this class of problems is demonstrated, and a methodology for characterizing the surface in the local region using a low-order polynomial is developed.
