Abstrakt. Vi anser att ett möjligt begränsat problem, där man försöker minimera ett konvext mål över lösningar som uppfyller, med en given nära en sannolikhet, ett system av slumpmässigt perturbed konvexa begränsningar. Detta problem kan hända att vara computationally intractable; vårt mål är att bygga dess beräkningsbart dragbar approximation, d.v.s. ett effektivt lösbara deterministiska optimeringsprogram med den möjliga uppsättningen som ingår i slumpen begränsas problemet. Vi konstruerar en allmän klass av sådana konvexa konservativa approximationer av motsvarande slumpbegränsade problem. Dessutom, under antagandena att begränsningarna är affine i perturbations och poster i perturbation vektor är oberoende-av varje annan slumpvariabler, bygger vi en stor avvikelse-typ approximation, som kallas "Bernstein approximation", av slumpen begränsas problemet. Denna approximation är konvex och effektivt lösbar. Vi föreslår ett simuleringsbaserat system för att begränsa det optimala värdet i det slumpbegränsade problemet och rapporterar numeriska experiment som syftar till att jämföra Bernstein och välkända scenario approximation metoder. Slutligen, vi utvidgar vår konstruktion till fallet med tvetydig slump begränsade problem, där slumpmässiga störningar är oberoende med insamling av distributioner kända för att tillhöra en viss konvex kompakt uppsättning snarare än att vara känd exakt, medan slumpen begränsningen bör vara nöjd för varje distribution som ges av denna uppsättning.
REF utvecklar en stor approximation av avvikelsetyp som är konvex och effektivt lösbar.
CONVEX APPROXIMATIONS OF CHANCE CONSTRAINED PROGRAMS
{'venue': 'ICCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}