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Trust-Region Algorithms for Nonlinear Stochastic Programming and Mixed Logit Models

This work is concerned with the study of nonlinear nonconvex stochastic programming, in particular in the context of trust-region approaches. We first explore how to exploit the structure of multistage stochastic nonlinear programs with linear constraints, in the framework of primal-dual interior point methods. We next study consistency of sample average approximations (SAA) for general nonlinear stochastic programs. We also develop a new algorithm to solve the SAA problem, using the statistical inference information to reduce numercial costs, by means of an internal variable sample size strategy. We finally assess the numerical efficiency of the proposed method for the estimation of discrete choice models, more precisely mixed logit models, using our software AMLET, written for this purpose.

Identiferoai:union.ndltd.org:BICfB/oai:fundp.ac.be:ETDFUNDP:FUNDPetd-01282005-194241
Date12 March 2004
CreatorsBastin, Fabian
ContributorsBierlaire, Michel, Toint, Philippe L., Louveaux, François, Rémon, Marcel, Polak, John
PublisherFUNDP
Source SetsBibliothèque interuniversitaire de la Communauté française de Belgique
LanguageEnglish
Detected LanguageEnglish
Typetext
Formatapplication/pdf
Sourcehttp://edoc.bib.ucl.ac.be:61/ETD-db/collection/available/FUNDPetd-01282005-194241/
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