Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "stochastic programming" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-6 z 6
Tytuł:
Stochastic algorithms in discrete optimization with noisy values for the function
Autorzy:
Wieczorkowski, Robert
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/747459.pdf
Data publikacji:
1995
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Matematyczne
Tematy:
Stochastic programming
Mathematical programming methods
Integer programming
Opis:
.
The paper deals with stochastic methods for searching approximately global minimum of function defined on discrete set. A measure of quality of solution is defined to compare different algorithms. Simple Monte Carlo method is analysed as main algorithm for which formulas dealing with the measure of quality are derived(two cases: exact values and noisy values of function). This Monte Carlo method is used as a base in simulation experiments for comparing other stochastic algorithms. The second part of the paper analyses asymptotic properties of the generalised simulated annealing algorithms. Theory of Markov chains is used in modelling this class of algorithms. Theorems about convergence of the records of algorithms to set of optima with probability one are presented in the case of function having random noisy values. The paper also reviews known results in the field of simulated annealing type algorithms for function with randomly perturbated values.
Źródło:
Mathematica Applicanda; 1995, 24, 38
1730-2668
2299-4009
Pojawia się w:
Mathematica Applicanda
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Selected problems in the theory of fuzzy sets
Autorzy:
Heilpern, Stanisław
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/748068.pdf
Data publikacji:
1980
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Matematyczne
Tematy:
Stochastic games, stochastic differential games
Stochastic programming
Fuzzy sets and logic
Opis:
.
From the introduction: "This paper contains a review of fundamental concepts and theorems of some areas of fuzzy mathematics, and an example of their application to the theory of decision making. Elementary definitions and properties of fuzzy sets are introduced in Chapters 1 and 2 [see L. A. Zadeh, Informat. and Control 8 (1965), 338–353; MR0219427]. Chapter 3 contains rudiments of fuzzy topology as presented by C. L. Chang [J. Math. Anal. Appl. 24 (1968), 182–190; MR0236859] and C. K. Wong [ibid. 43 (1973), 697–704; MR0324613; ibid. 45 (1974), 512–521; MR0341366]. Subsequent chapters deal with fuzzy probabilistic measures on the σ-field of fuzzy sets and contain original results of the author. In the last chapter the author discusses the concepts of fuzzy programming based on papers of R. Bellman and Zadeh [Management Sci. 17 (1970/71), B141-B164; MR0301613], and C. V. Negoiţă and D. A. Ralescu [Applications of fuzzy sets to systems analysis, English translation, Wiley, New York, 1975; MR0490082].''
Źródło:
Mathematica Applicanda; 1980, 8, 16
1730-2668
2299-4009
Pojawia się w:
Mathematica Applicanda
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Robust Optimisation Metaheuristics for the Inventory-Allocation Problem
Autorzy:
Vizinger, Tea
Žerovnik, Janez
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/578562.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Dystrybucja
Optymalizacja
Programowanie stochastyczne
Distribution
Optimalization
Stochastic programming
Opis:
As an example of a successful application of a relatively simple metaheuristics for a stochastic version of a multiple criteria optimisation problem, the inventory-allocation problem is discussed. Stochastic programming is introduced to deal with the demand of end consumers. It has been shown before that simple metaheuristics, i.e., local search may be a very competitive choice for solving computationally hard optimisation problems. In this paper, robust optimisation approach is applied to select more promising initial solutions which results in a significant improvement of time complexity of the optimisation algorithms. Furthermore, it allows more flexibility in choosing the final solution that need not always be minimising the sum of costs.
Źródło:
Multiple Criteria Decision Making; 2019, 14; 128-143
2084-1531
Pojawia się w:
Multiple Criteria Decision Making
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Dwuetapowe stochastyczne zagadnienie rozdziału
Two-stage stochastic generalized transportation problem
Autorzy:
Anholcer, Marcin
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/587444.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Programowanie stochastyczne
Zagadnienie rozdziału
Generalized transportation problem
Stochastic programming
Opis:
Zagadnienie rozdziału, zwane również uogólnionym zagadnieniem transportowym (Generalized Transportation Problem, GTP), pozwala modelować sytuację, w której ilość towaru opuszczającego dostawców nie jest równa ilości docierającej do odbiorców (z sytuacją taką mamy do czynienia np. w sytuacji transportu towarów szybko psujących się lub w przypadku występowania reklamacji w wyniku braków). W pracy przedstawiono model dwuetapowego GTP z losowym popytem o ciągłym rozkładzie. Zaprezentowany został algorytm rozwiązywania omawianego zagadnienia.
The Generalized Transportation Problem (GTP) allows to model a situation, where the amounts of goods delivered to the destinations are not equal to the amounts leaving the supply points (this is the case i.e. when perishable goods are transported or some complaints occur because of products’ defects). In the article a model of two-stage stochastic GTP (2SGTP) has been presented, where the demands of customers are given as continuous random variables. An algorithm for such type of problems has been presented.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2015, 235; 7-17
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie programowania stochastycznego w konstrukcji odpornych portfeli inwestycyjnych
An Application of the Stochastic Programming to Building Robust Investment Portfolios
Autorzy:
Orwat-Acedańska, Agnieszka
Acedański, Jan
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/591726.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Inwestycje
Portfel inwestycyjny
Programowanie stochastyczne
Investment
Investment portfolio
Stochastic programming
Opis:
The paper discusses application of stochastic programming approach to the portfolio selection problem involving estimation risk. It focuses on problems aiming at assuring that the portfolio risk does not exceed a given limit with high probability. For solving the problems the sample approximation approach is proposed for which the most important issues like a method used for generating subsamples, setting the correct number of subsamples and empirical confidence level parameter are discussed. As far as the first issue is concerned a bootstrap approach was superior to Monte Carlo method in a simulation study based on returns data of stocks listed on the Warsaw Stock Exchange. For the latter problems it is advised changing the empirical confidence level parameter instead of the number of subsamples to match expected confidence level of the stochastic program. It is also shown that the discussed approach is suitable for investors with high risk aversion.121-136
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2013, 135; 121-136
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The Analysis of Robust Portfolios Risk in the Stochastic Programming Method
Analiza ryzyka portfeli odpornych w metodzie programowania stochastycznego
Autorzy:
Orwat-Acedańska, Agnieszka
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/587466.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Monte Carlo method
Robust portfolios
Sampling
Stochastic programming
Metoda Monte Carlo
Portfele odporne
Programowanie stochastyczne
Próbkowanie
Opis:
The paper discusses an application of stochastic programming to the portfolio selection problem involving estimation risk. The paper focuses on problems where a portfolio risk should not exceed some prespecified level with high probability. Based on the real data on daily returns from American sector stock indices it is analyzed whether the stochastic programming methods truly guarantee to reach the goal regarding portfolios risk. The results show that the discussed methods indeed lower probability of exceeding the risk level compared to the classical approach. However in most cases the excess fractions were still higher from the level expected by an investor.
W artykule rozważano zastosowanie metod programowania stochastycznego w problemach wyboru portfela uwzględniających ryzyko estymacji. Koncentrowano się na zadaniach, które miały na celu zapewnienie, że ryzyko portfela z dużym prawdopodobieństwem nie przekroczy zadanego poziomu. Bazując na rzeczywistych danych dotyczących dziennych stóp zwrotu amerykańskich indeksów sektorowych, analizowano, czy rozważane metody programowania stochastycznego pozwalają osiągnąć zakładany cel odnośnie do ryzyka portfela. Wyniki wskazują, że w porównaniu do klasycznego podejścia analizowane metody pozwalają zmniejszyć prawdopodobieństwo przekroczenia zadanego poziomu ryzyka. Niemniej jednak w większości przypadków odsetek przekroczeń w dalszym ciągu był wyższy od zakładanego.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2015, 247; 84-95
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-6 z 6

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies