G2TT
来源类型Article
规范类型其他
DOI10.1287/moor.23.1.204
On the Glivenko-Cantelli Problem in Stochastic Programming: Linear Recourse and Extensions.
Pflug G; Ruszczynski A; Schultz R
发表日期1998
出处Mathematics of Operations Research 23 (1): 204-220
出版年1998
语种英语
摘要Integrals of optimal values of random optimization problems depending on a finite dimensional parameter are approximated by using empirical distributions instead of the original measure. Under fairly broad conditions, it is proved that uniform convergence of empirical approximations of the right hand sides of the constraints implies uniform convergence of the optimal values in the linear and convex case.
主题Optimization under Uncertainty (OPT)
URLhttp://pure.iiasa.ac.at/id/eprint/14189/
来源智库International Institute for Applied Systems Analysis (Austria)
引用统计
资源类型智库出版物
条目标识符http://119.78.100.153/handle/2XGU8XDN/127664
推荐引用方式
GB/T 7714
Pflug G,Ruszczynski A,Schultz R. On the Glivenko-Cantelli Problem in Stochastic Programming: Linear Recourse and Extensions.. 1998.
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