Flexible and Generalized Uncertainty Optimization Theory and Approaches
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Beschreibung
Produktdetails
Einband
Gebundene Ausgabe
Erscheinungsdatum
13.01.2021
Abbildungen
IX, 193 p. 34 illus., 30 illus. in color.
Verlag
SpringerSeitenzahl
193
Maße (L/B/H)
24,1/16/1,7 cm
Gewicht
477 g
Auflage
Second Edition 2021
Sprache
Englisch
ISBN
978-3-030-61179-8
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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