Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 2 záznamů.  Hledání trvalo 0.03 vteřin. 
Solving methods for bilevel optimization problems
Lžičař, Jiří ; Kopa, Miloš (vedoucí práce) ; Branda, Martin (oponent)
Předložená práce se zabývá dvouúrovňovými optimalizačními úlohami se za- měřením na řešící algoritmy. Úloha dvouúrovňového programování je hierarchická optimalizační úloha, jejíž omezení obsahují další optimalizační úlohu. Práce formuluje základní teorii k dvouúrovňové optimalizaci a popisuje tři typy algoritmů řešících dvouúrovňové optimalizační úlohy: Algoritmy založené na KKT reformulaci, kdy je úloha na dolní úrovni nahrazena jejími KKT podmín- kami; algoritmy založené na reformulaci pomocí funkce optimální hodnoty, kdy je dvouúrovňová úloha redukována na jednoúrovňovou za pomoci funkce optimální hodnoty; a algoritmy řešící úlohy lineárního dvouúrovňového programování. S použitím reálných dat v dvouúrovňových úlohách optimalizace portfolia je porovnána rychlost některých z uvedených algoritmů a jejich schopnost vyřešit danou úlohu. 1
Multi-Objective Optimization Problems with Random Elements - Survey of Approaches
Kaňková, Vlasta
Many economic and financial situations depend simultaneously on a random element and a decision parameter. Mostly, it is possible to influence the above mentioned situation only by an optimization model depending on a probability measure. This optimization problem can be static (one-stage), dynamic with finite or infinite horizon, single-objective or multi-objective. We focus on one-stage multi-objective problems corresponding to applications those are suitable to evaluate simultaneously by a few objectives. The aim of the contribution is to give a survey of different approaches (as they are known from the literature) of the above mentioned applications. To this end we start with well-known mean-risk model and continue with other known approaches. Moreover, we try to complete every model by a suitable application. Except an analysis of a choice of the objective functions type we try to discuss suitable constraints set with respect to the problem base, possible investigation and relaxation. At the end we mention properties of the problem in the case when the theoretical „underlying“ probability measure is replaced by its „deterministic“ or „stochastic“ estimate.

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