Modelos distribucionalmente robustos para optimización estocástica multietapa
Proyectos
Investigación en métodos · Optimización
Modelos distribucionalmente robustos para optimización estocástica multietapa
Decisiones en varias etapas que siguen siendo buenas aunque no se conozca con precisión la distribución de probabilidad de las variables inciertas.
Objetivo
PropósitoDesarrollar nuevos modelos, teoría y algoritmos para problemas de optimización dinámica que incorporen robustez frente a la distribución de probabilidad de las variables aleatorias, útiles cuando es difícil especificar esa distribución para modelar la incertidumbre.
Ficha
DatosInstituciónUniversidad Adolfo Ibáñez · CENTRA
ÁreasOptimización estocástica · Robustez distribucional · Algoritmos
Equipo
UAI · CENTRA
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