ARSLAN, Ayşe; POSS, Michael

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Licence d’utilisation du document

ARSLAN, Ayşe
Formulations étendues et méthodes de décomposition pour des problèmes génériques d'optimisation [EDGE]

POSS, Michael
Methods, Algorithms for Operations REsearch [LIRMM | MAORE]

Langue

Document de travail - Pré-publication

Ce document a été publié dans

2023-07-11

Résumé en anglais

Uncertainty reduction has recently been introduced in the robust optimization literature as a relevant special case of decisiondependent uncertainty. Herein, we first show that when the uncertainty reduction decisions are constrained, the resulting optimizationproblem is NP-hard. We further show that relaxing these constraints leads to solving a linear number of deterministic problems in certain special cases and illustrate the numerical relevance of this result. We further provide insights into possible MILP reformulations and the strength of their continuous relaxations.< Réduire

Mots clés en anglais

Combinatorial optimization

Robust optimization

NP-hardness

Reformulation

URI

https://oskar-bordeaux.fr/handle/20.500.12278/190248

Project ANR

Bornes primales et duales pour optimisation robuste adjustable - ANR-22-CE48-0018

Origine

Importé de hal

Unités de recherche

Institut de Mathématiques de Bordeaux (IMB) - UMR 5251