När det finns parameterosäkerhet i begränsningarna i en konvex optimering problem, är det naturligt att formulera problemet som en gemensam slump begränsad program (JCCP), vilket kräver att alla begränsningar vara nöjda samtidigt med en given stor sannolikhet. I detta dokument föreslår vi att JCCP ska lösas genom en sekvens av konvexa approximationer. Vi visar att lösningarna i sekvensen av approximationer konvergerar till en Karush-Kuhn-Tucker (KKT) punkt i JCCP under en viss asymptotic regim. Dessutom föreslår vi att man använder en gradientbaserad Monte Carlo-metod för att lösa sekvensen av konvexa approximationer.
Hong m.fl. REF föreslår en sekvens av konservativa nonsmooth-different-of-convex (DC) approximationer av stegfunktionen och använda den för att lösa gemensamma slump-konstruerade konvexa program.
Sequential Convex Approximations to Joint Chance Constrained Programs: A Monte Carlo Approach
{'venue': 'Oper. Res.', 'journal': 'Oper. Res.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}