Applications and algorithms for two-stage robust linear optimization

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2018
Autor(a) principal: Silva, Marco Aurélio Costa da
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: eng
Instituição de defesa: Universidade Federal do Rio de Janeiro
Brasil
Instituto Alberto Luiz Coimbra de Pós-Graduação e Pesquisa de Engenharia
Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Sistemas e Computação
UFRJ
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Robust linear optimization
Conservatism
min-max-min robust optimization
Uncertainty sets
Data-driven optimization
Distributionally robust optimization
Network design
Scheduling
Fleet management
CNPQ::ENGENHARIAS
Link de acesso: http://hdl.handle.net/11422/13168
Resumo: The research scope of this thesis is two-stage robust linear optimization. We are interested in investigating algorithms that can explore its structure and also on adding alternatives to mitigate conservatism inherent to a robust solution. We develop algorithms that incorporate these alternatives and are customized to work with rather medium or large scale instances of problems. By doing this we experiment a holistic approach to conservatism in robust linear optimization and bring together the most recent advances in areas such as datadriven robust optimization, distributionally robust optimization and adaptive robust optimization. We apply these algorithms in defined applications of the network design/loading problem, the scheduling problem, a min-max-min combinatorial problem and the airline fleet assignment problem. We show how the algorithms developed improve performance when compared to previous implementations
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spelling Applications and algorithms for two-stage robust linear optimizationAplicações e algoritmos para otimização linear robusta em dois estágiosRobust linear optimizationConservatismmin-max-min robust optimizationUncertainty setsData-driven optimizationDistributionally robust optimizationNetwork designSchedulingFleet managementCNPQ::ENGENHARIASThe research scope of this thesis is two-stage robust linear optimization. We are interested in investigating algorithms that can explore its structure and also on adding alternatives to mitigate conservatism inherent to a robust solution. We develop algorithms that incorporate these alternatives and are customized to work with rather medium or large scale instances of problems. By doing this we experiment a holistic approach to conservatism in robust linear optimization and bring together the most recent advances in areas such as datadriven robust optimization, distributionally robust optimization and adaptive robust optimization. We apply these algorithms in defined applications of the network design/loading problem, the scheduling problem, a min-max-min combinatorial problem and the airline fleet assignment problem. We show how the algorithms developed improve performance when compared to previous implementationsO âmbito de pesquisa desta tese é otimização linear robusta em dois estágios. Estamos interessados em investigar algoritmos que exploram a sua estrutura e também em alternativas que se somem para mitigar o conservadorismo inerente da otimização robusta. Nós desenvolvemos algoritmos que incorporam estas alternativas e que são orientados para instâncias de problemas de média e larga escala. Fazendo isto experimentamos uma abordagem holística para analisar o conservadorismo em otimização linear robusta e integramos os mais recentes avanços em áreas como a otimização robusta baseada em dados históricos ( data-driven robust optimization), otimização robusta distribucional (distributionally robust optimization) e otimização robusta ajustável (adaptive robust optimization). Nós exercitamos estes algoritmos em aplicações definidas de problemas de projeto de redes (network design/loading), escalonamento (scheduling), min-max-min combinatoriais particulares e atribuição de frotas na aviação (airline fleet assignment); e mostramos como os algoritmos desenvolvidos melhoram performance quando comparados com implementações anteriores.Universidade Federal do Rio de JaneiroBrasilInstituto Alberto Luiz Coimbra de Pós-Graduação e Pesquisa de EngenhariaPrograma de Pós-Graduação em Engenharia de Sistemas e ComputaçãoUFRJMaculan Filho, Nelsonhttp://lattes.cnpq.br/4436183480921146http://lattes.cnpq.br/2183416449664202Poss, Michaël Jérémiehttp://lattes.cnpq.br/8998907618037546Lucena Filho, Abilio Pereira deLeite, Laura Silvia Bahiense da SilvaSagastizábal, Claudia AlejandraPereira, Mario Veiga FerrazSilva, Marco Aurélio Costa da2020-10-04T15:53:06Z2023-12-21T03:02:21Z2018-11info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesishttp://hdl.handle.net/11422/13168enginfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRJinstname:Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)instacron:UFRJ2023-12-21T03:02:21Zoai:pantheon.ufrj.br:11422/13168Repositório InstitucionalPUBhttp://www.pantheon.ufrj.br/oai/requestpantheon@sibi.ufrj.bropendoar:2023-12-21T03:02:21Repositório Institucional da UFRJ - Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)false
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description The research scope of this thesis is two-stage robust linear optimization. We are interested in investigating algorithms that can explore its structure and also on adding alternatives to mitigate conservatism inherent to a robust solution. We develop algorithms that incorporate these alternatives and are customized to work with rather medium or large scale instances of problems. By doing this we experiment a holistic approach to conservatism in robust linear optimization and bring together the most recent advances in areas such as datadriven robust optimization, distributionally robust optimization and adaptive robust optimization. We apply these algorithms in defined applications of the network design/loading problem, the scheduling problem, a min-max-min combinatorial problem and the airline fleet assignment problem. We show how the algorithms developed improve performance when compared to previous implementations
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