Importance sampling in stochastic programming , a markov chain monte carlo approach

Importance sampling in stochastic programming , a markov chain monte carlo approach

Los modelos de programacin̤ estocs̀tica son problemas de optimizacin̤ a gran escala que se usan para facilitar la toma de decisiones bajo incertidumbre. Los algoritmos de optimizacin̤ para tales problemas necesitan evaluar los costos futuros esperados de decisiones presentes, a menudo referidos como...

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書誌詳細
その他の著者:	Parpas Panos, Ustun Berk, Webster Mort, Kha Tran Quang, Massachusetts Institute of Technology (MIT)
フォーマット:	図書
言語:	英語
主題:	Algoritmos (Computadores) Administracin̤ Investigacin̤ operacional Programacin̤ (Computadores electrn̤icos) Computer algorithms Management Operations research Programming (Electronic computer) Ciencias de la administracin̤ Optimizacin̤ estocs̀tica Programacin̤ estocs̀tica Descomposicin̤ de Benders Algoritmos de plano cortante muestreo de importancia Reduccin̤ de varianza Mťodos de monte carlo Cadenas de markov Estimacin̤ de densidad de nc͠leo Funcin̤ con recurso Administration sciences Stochastic optimization Stochastic programming Benders decomposition Cutting plane algorithms Importance sampling Variance reduction Monte carlo methods Markov chains Core density estimation Resource function
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