Stochastic optimeringsproblem försöker modellera osäkerhet i data genom att anta att (del av) indata anges i termer av en sannolikhetsfördelning. Vi anser att den välstuderade paradigm av 2-stegsmodeller med anrop: Bland de olika applikationer vi anser är stokastiska versioner av uppsättningen omslag, vertex omslag, anläggning plats, multicut (på träd), och multicommodity flödesproblem.
REF-studiens stokastiska versioner av problemen med täckning och lokalisering av anläggningar, och presentera ett approximationssystem baserat på randomiserad LP-avrundning.
Stochastic optimization is (almost) as easy as deterministic optimization
{'venue': '45th Annual IEEE Symposium on Foundations of Computer Science', 'journal': '45th Annual IEEE Symposium on Foundations of Computer Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}