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Flexible and Generalized Uncertainty Optimization

Weldon A. Lodwick, Luiz L. Salles-Neto (Broschiert, Englisch)

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Beschreibung
This book presents the theory and methods of flexible and generalized uncertainty optimization. Particularly, it describes the theory of generalized uncertainty in the context of optimization modeling. The book starts with an overview of flexible and generalized uncertainty optimization. It covers uncertainties that are both associated with lack of information and are more general than stochastic theory, where well-defined distributions are assumed. Starting from families of distributions that are enclosed by upper and lower functions, the book presents construction methods for obtaining flexible and generalized uncertainty input data that can be used in a flexible and generalized uncertainty optimization model. It then describes the development of the associated optimization model in detail. Written for graduate students and professionals in the broad field of optimization and operations research, this second edition has been revised and extended to include more worked examples and a section on interval multi-objective mini-max regret theory along with its solution method.
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Technische Daten


Erscheinungsdatum
13.01.2022
Sprache
Englisch
EAN
9783030611828
Herausgeber
Springer International Publishing
Serien- oder Bandtitel
Studies in Computational Intelligence
Sonderedition
Nein
Autor
Weldon A. Lodwick, Luiz L. Salles-Neto
Seitenanzahl
193
Auflage
2
Einbandart
Broschiert

Hersteller: Springer, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH

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