Discrepancy distances and scenario reduction in two-stage stochastic integer programming
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Volume
1256
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Journal
Series Titel
WIAS Preprints
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Publisher
Berlin : Weierstraß-Institut für Angewandte Analysis und Stochastik
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Abstract
Polyhedral discrepancies are relevant for the quantitative stability of mixed-integer two-stage and chance constrained stochastic programs. We study the problem of optimal scenario reduction for a discrete probability distribution with respect to certain polyhedral discrepancies and develop algorithms for determining the optimally reduced distribution approximately. Encouraging numerical experience for optimal scenario reduction is provided.
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