Under det senaste årtiondet har tillgången till data för operativa forskningstillämpningar exploderat som en del av Big Data-revolutionen. Motiverade av denna växande tillgänglighet föreslår vi ett nytt schema för att använda data för att designa osäkerhetsset för robust optimering med hjälp av statistiska hypotestester. Metoden är flexibel och allmänt tillämplig, och robusta optimeringsproblem byggda från våra nya uppsättningar är beräkningsbart, både teoretiskt och praktiskt. Dessutom har optimala lösningar på dessa problem en stark, ändlig stickprov probabilistisk garanti. Vi föreslår också konkreta riktlinjer för praktiker och illustrerar vår strategi med tillämpningar inom portföljförvaltning och köning. Beräkningsunderlag bekräftar att våra datadrivna uppsättningar avsevärt överträffar traditionella robusta optimeringsmetoder när data finns tillgängliga.
Bertsimas m.fl. REF använder statistiska hypotestester för att konstruera konvexa osäkerhetsset från data.
Data-Driven Robust Optimization
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Optimization and Control', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}