Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 2 záznamů.  Hledání trvalo 0.02 vteřin. 
Nonconvex stochastic programming problems-formulations, sample approximations and stability
Branda, Martin ; Lachout, Petr (vedoucí práce) ; Kaňková, Vlasta (oponent) ; H.van der Vlerk, Maarten (oponent)
Název: Nekonvexní úlohy stochastického programování - formulace, "sample" aproximace a stabilita Autor: RNDr. Martin Branda E-mail: branda@karlin.mff.cuni.cz Školitel: Doc. RNDr. Petr Lachout, CSc. E-mail školitele: lachout@karlin.mff.cuni.cz Abstrakt: V práci se zabýváme úlohami, ve kterých se může objevit požadavek na celočíselnosti některých rozhodovacích proměnných, tedy není možné předpokládat konvexnost. Ve druhé kapitole jsou představeny základní úlohy stochastického programování a jsou nastíněny problémy, které vznikají při řešení těchto úloh. Ve třetí kapitole porovnáme základní tři možné formulace - úlohu s pravděpodobnostními omezeními, s "integrated" pravděpodobnostními omezeními a s penalizací v účelové funkci. Dokážeme, že úlohy jsou asymptoticky ekvivalentní za poměrně slabých podmínek. Diskutujeme též použití "sample" aproximativních postupů pro řešení těchto úloh a zobecníme výsledky o rychlosti konvergence. Všechny uvedené postupy jsou aplikovány a porovnány na investičním problému s Value-at-Risk, celočíselnými investicemi a transakčními náklady. V dalších dvou kapitolách se zabýváme dynamickými finančními úlohami, ve kterých je možná ztráta modelována pomocí dvoustupňového rozhodovacího procesu. Ve čtvrté kapitole se zabýváme "mean-risk" modelem s Conditional Value-at-Risk, zobecníme...
Nonconvex stochastic programming problems-formulations, sample approximations and stability
Branda, Martin ; Lachout, Petr (vedoucí práce) ; Kaňková, Vlasta (oponent) ; H.van der Vlerk, Maarten (oponent)
Název: Nekonvexní úlohy stochastického programování - formulace, "sample" aproximace a stabilita Autor: RNDr. Martin Branda E-mail: branda@karlin.mff.cuni.cz Školitel: Doc. RNDr. Petr Lachout, CSc. E-mail školitele: lachout@karlin.mff.cuni.cz Abstrakt: V práci se zabýváme úlohami, ve kterých se může objevit požadavek na celočíselnosti některých rozhodovacích proměnných, tedy není možné předpokládat konvexnost. Ve druhé kapitole jsou představeny základní úlohy stochastického programování a jsou nastíněny problémy, které vznikají při řešení těchto úloh. Ve třetí kapitole porovnáme základní tři možné formulace - úlohu s pravděpodobnostními omezeními, s "integrated" pravděpodobnostními omezeními a s penalizací v účelové funkci. Dokážeme, že úlohy jsou asymptoticky ekvivalentní za poměrně slabých podmínek. Diskutujeme též použití "sample" aproximativních postupů pro řešení těchto úloh a zobecníme výsledky o rychlosti konvergence. Všechny uvedené postupy jsou aplikovány a porovnány na investičním problému s Value-at-Risk, celočíselnými investicemi a transakčními náklady. V dalších dvou kapitolách se zabýváme dynamickými finančními úlohami, ve kterých je možná ztráta modelována pomocí dvoustupňového rozhodovacího procesu. Ve čtvrté kapitole se zabýváme "mean-risk" modelem s Conditional Value-at-Risk, zobecníme...

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.