Stochastic Linear Programming

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Beschreibung

Peter Kall and János Mayer are distinguished scholars and professors of Operations Research and their research interest is particularly devoted to the area of stochastic optimization. Stochastic Linear Programming is a definitive presentation and discussion of the theoretical properties of the models, the conceptual algorithmic approaches, and the computational issues relating to the implementation of these methods to solve problems that are stochastic in nature.



Inhalt

Basics.- Introduction.- Linear Programming Prerequisites.- Nonlinear Programming Prerequisites.- Single-stage SLP Models.- Introduction.- Models involving Probability Functions.- Quantile Functions, Value at Risk.- Models Based on Expectation.- Models Built with Deviation Measures.- Modeling Risk and Opportunity.- Risk Measures.- Multi-stage SLP Models.- The General SLP with Recourse.- The Two-stage SLP.- The Multi-stage SLP.- Algorithms.- Models with Probability Functions.- Models with Quantile Functions.- Models Based on Expectation.- Models with Deviation Measures.- Two-stage Recourse Problems.- Multi-stage Recourse Problems.- Modeling Systems for SLP.- Bibliography.

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Produktinformationen

Titel
Stochastic Linear Programming
Untertitel
Models, Theory, and Computation
Autor
EAN
9780387244402
ISBN
978-0-387-24440-2
Format
E-Book (pdf)
Hersteller
Springer US
Herausgeber
Springer
Genre
Sonstiges
Veröffentlichung
30.03.2006
Digitaler Kopierschutz
Wasserzeichen
Dateigrösse
60.62 MB
Anzahl Seiten
398
Jahr
2006
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