[pt] Otimização Robusta é uma das formas mais comuns de considerar in-
certeza nos parâmetros de um problema de otimização. A forma tradicional
de achar soluções robustas consiste em resolver a contraparte robusta de
um problema, o que em muitos casos, na prática, pode ter um custo computacional proibitivo. Neste trabalho, estudamos métodos iterativos para
resolver problemas de Otimização Convexa Robusta de forma aproximada,
que não exigem a formulação da contraparte robusta. Utilizamos conceitos
de Online Learning para propor um novo algoritmo que utiliza agregação
de restrições, demonstrando garantias teóricas de convergência. Desenvolvemos ainda uma modificação deste algoritmo que, apesar de não possuir
tais garantias, obtém melhor performance prática. Por fim, implementamos
outros métodos iterativos conhecidos da literatura de Otimização Robusta
e fazemos uma análise computacional de seus desempenhos. / [en] Robust Optimization is a common paradigm to consider uncertainty
in the parameters of an optimization problem. The traditional way to find
robust solutions requires solving the robust counterpart of an optimiza-
tion problem, which, in practice, can often be prohibitively costly. In this
work, we study iterative methods to approximately solve Robust Convex
Optimization problems, which do not require solving the robust counter-
part. We use concepts from the Online Learning framework to propose a
new algorithm that performs constraint aggregation, and we demonstrate
theoretical convergence guarantees. We then develop a modification of this
algorithm that, although without such guarantees, obtains better practical
performance. Finally, we implement other classical iterative methods from
the Robust Optimization literature and present a computational study of
their performances.
Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:47228 |
Date | 24 March 2020 |
Creators | THIAGO DE GARCIA PAULA S MILAGRES |
Contributors | MARCO SERPA MOLINARO, MARCO SERPA MOLINARO, MARCO SERPA MOLINARO |
Publisher | MAXWELL |
Source Sets | PUC Rio |
Language | English |
Detected Language | Portuguese |
Type | TEXTO |
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