Abstract-I flera steg problem, beslut genomförs sekventiellt, och därmed kan bero på tidigare insikter om osäkerheten. Exempel på sådana problem finns i överflöd i tillämpningar av stokastisk kontroll och drift forskning; men, där robust optimering har gjort stora framsteg i att ge en dragbar formulering för en bred klass av enstegsoptimering problem med osäkerhet, flera steg problem innebär betydande dragbarhet utmaningar. I detta dokument överväger vi en anpassningsmodell utformad med diskreta andrastegsvariabler i åtanke. Vi föreslår en hierarki av ökande anpassningsförmåga som överbryggar klyftan mellan den statiska robusta formuleringen och den fullt anpassningsbara formuleringen. Vi studerar geometri, komplexitet, formuleringar, algoritmer, exempel och beräkningsresultat för ändlig anpassningsförmåga. I motsats till den modell för affin anpassningsförmåga som föreslogs i [2] kan vårt föreslagna ramverk ta hänsyn till diskreta variabler. När det gäller prestanda för kontinuerlig linjär optimering kompletterar de två ramverken, i den meningen att vi ger exempel på att det föreslagna ramverket ger starkare lösningar och vice versa. Vi visar en positiv dragbarhet resulterar i regimen där vi förväntar oss ändlig anpassningsförmåga att prestera bra, och illustrerar detta påstående med en ansökan till Air Traffic Control.
Ramverket för Bertsimas och Caramanis REF gör det möjligt att hantera diskreta förändringar i det andra stegets beslut i specialfallet linjär optimering.
Finite Adaptability in Multistage Linear Optimization
{'venue': 'IEEE Transactions on Automatic Control', 'journal': 'IEEE Transactions on Automatic Control', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}