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[en] SAMPLE AVERAGE APPROXIMATION FOR CHANCE CONSTRAINED PROGRAMMING / [pt] MÉTODO DA APROXIMAÇÃO AMOSTRAL PARA RESTRIÇÕES PROBABILÍSTICAS

[pt] Estudamos aproximações amostrais de problemas com restrições probabilísticas através da aproximação pela média amostral (SAA) e demonstramos as propriedades de convergência relacionadas. Utilizamos SAA para obter bons candidatos à solução e cotas estatísticas para o valor ótimo do problema original. Para ajustar corretamente parâmetros, aplicamos o método a dois problemas com restrições probabilísticas. O primeiro é um problema de seleção de portfolio linear com retornos seguindo uma distribuição lognormal multivariada. O segundo é uma versão com restrições probabilísticas conjuntas de um problema da mistura simplificado. Concluímos com uma aplicação mais exigente ao problema de se determinar a provisão mínima que um agente econômico deve ter de forma a satisfazer uma série de obrigações futuras com probabilidade suficientemente alta. / [en] We study sample approximations of chance constrained problems through the sample average approximation (SAA) approach and prove the related convergence properties. We discuss how to use the SAA method to obtain good candidate solutions and bounds for the optimal value of the original problem. In order to tune the parameters of SAA, we apply the method to two chance constrained problems. The first is a linear portfolio selection problem with returns following a multivariate lognormal distribution. The second is a joint chance constrained version of a simple blending problem. We conclude with a more demanding application of SAA methodology to the determination of the minimum provision an economic agent must have in order to meet a series of future payment obligations with sufficiently high probability.

Identiferoai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:32816
Date26 January 2018
CreatorsBERNARDO KULNIG PAGNONCELLI
ContributorsCARLOS TOMEI
PublisherMAXWELL
Source SetsPUC Rio
LanguageEnglish
Detected LanguageEnglish
TypeTEXTO

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