A nonparametric approach for estimating the set of solutions of random linear programming : доклад, тезисы доклада

Тип публикации: доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций

Конференция: Applied Methods of Statistical Analysis. Statistical Computation and Simulation - AMSA'2019; Novosibirsk; Novosibirsk

Год издания: 2019

Ключевые слова: computational probabilistic analysis, probabilistic extensions, random systems of linear algebraic equations, linear programming, random input data

Аннотация: The article discusses a new approach to linear optimization with random input data. We use computational probabilistic analysis to construct probabilistic extensions and set of solution of systems of linear algebraic equations with random parameters. Estimates of the probability density function of the objective function of the random linear programming problem are constructed.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Applied Methods of Statistical Analysis. Statistical Computation and Simulation - AMSA'2019

Номера страниц: 545-552

Место издания: Novosibirsk

Издатель: Новосибирский государственный технический университет

Персоны

Dobronets Boris S. (Siberian Federal University)
Popova Olga A. (Siberian Federal University)

Вхождение в базы данных

РИНЦ (eLIBRARY.RU)

Информация о публикациях загружается с сайта службы поддержки публикационной активности СФУ. Сообщите, если заметили неточности.