Einführung in die Stochastische Optimierung an der Karlsruher Institut für Technologie

Karteikarten und Zusammenfassungen für Einführung in die Stochastische Optimierung an der Karlsruher Institut für Technologie

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Wann ist ein SLP in extensive Form?

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Welche beiden Eigenschaften hat Q(x)?

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Wann sollten Unsicherheiten modelliert werden?

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Wie sieht die Allgemeine Vorgehensweise bei Szenarien mit Unsicherheit aus?

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Nenne 3 Möglichkeiten Unsicherheit zu modellieren

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Was ist der Vorteil der Robusten Optimierung?

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Was gilt bei binären Optimierungsproblemen bezüglich der Dualität?

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Nenne 3 Vorteile der Robusten Optimierung

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Nenne 3 Nachteile der Robusten Optimierung

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Nenne 2 Vorteile der Chance Constraints

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Nenne 2 Nachteile von Chance Constraints

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Nenne zwei Vorteile von Simple Recourse

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Beispielhafte Karteikarten für Einführung in die Stochastische Optimierung an der Karlsruher Institut für Technologie auf StudySmarter:

Einführung in die Stochastische Optimierung

Wann ist ein SLP in extensive Form?

Wenn das Problem vollständig hingeschrieben wird

Einführung in die Stochastische Optimierung

Welche beiden Eigenschaften hat Q(x)?

Konvex und stückweise linear

Einführung in die Stochastische Optimierung

Wann sollten Unsicherheiten modelliert werden?

falls Mehrwert generiert wird

Einführung in die Stochastische Optimierung

Wie sieht die Allgemeine Vorgehensweise bei Szenarien mit Unsicherheit aus?

1. Deterministisches Optimierungsmodell aufstellen

2. Sensitivitätsanalyse/parametrische Optimierung

3. evtl. stochastische Optimierung

Einführung in die Stochastische Optimierung

Nenne 3 Möglichkeiten Unsicherheit zu modellieren

Robuste Optimierung

Chance Constraints

Stochastische Optimierung

Einführung in die Stochastische Optimierung

Was ist der Vorteil der Robusten Optimierung?

Man benötigt keine Wahrscheinlichkeitsinformationen bezüglich Ui

Einführung in die Stochastische Optimierung

Was gilt bei binären Optimierungsproblemen bezüglich der Dualität?

Es gilt nur die Schwache Dualität mit dem dualen Problem

Einführung in die Stochastische Optimierung

Nenne 3 Vorteile der Robusten Optimierung

- Keine Kenntnisse der Verteilung notwendig

- Lösung ist garantiert zulässig für Schwankung in Ui

- Für Spezialfälle existieren Äquivalente, welche sich "sehr gut" lösen lassen

Einführung in die Stochastische Optimierung

Nenne 3 Nachteile der Robusten Optimierung

- Oft sehr stark eingeschränkte Lösungen => Zielfunktionswerteinbüßungen können erheblich sein

- "Worst-Case"-Ansatz (falls Verteilungsinformationen vorhanden werden diese nicht berücksichtigt)

- Was passiert, wenn die zulässige Menge leer ist?

Einführung in die Stochastische Optimierung

Nenne 2 Vorteile der Chance Constraints

- Lösung nicht durch Worst-Case bestimmt

- sehr natürliche Modellierung von Unsicherheit

Einführung in die Stochastische Optimierung

Nenne 2 Nachteile von Chance Constraints

- Der "Verlust" wird nicht quantifiziert => was passiert in den 1-alpha% der Fälle?

- Zulässige Menge ist nicht immer konvex

Einführung in die Stochastische Optimierung

Nenne zwei Vorteile von Simple Recourse

- Bestrafung hängt von Größe der Verletzung ab

- "Soft-Constraints"

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