Polyhedral approximation of ellipsoidal uncertainty sets via extended formulations: a computational case study

Beitrag in einer Fachzeitschrift


Details zur Publikation

Autorinnen und Autoren: Bärmann A, Heidt A, Martin A, Pokutta S, Thurner C
Zeitschrift: Computational Management Science
Verlag: Springer Verlag
Jahr der Veröffentlichung: 2015
Band: 13
Heftnummer: 2
Seitenbereich: 151-193
ISSN: 1619-697X
eISSN: 1619-6988
Sprache: Englisch


Abstract


Robust optimization is an important technique to immunize optimization problems against data uncertainty. In the case of a linear program and an ellipsoidal uncertainty set, the robust counterpart turns into a second-order cone program. In this work, we investigate the efficiency of linearizing the second-order cone constraints of the latter. This is done using the optimal linear outer-approximation approach by Ben-Tal and Nemirovski (Math Oper Res 26:193--205, 2001) from which we derive an optimal inner approximation of the second-order cone. We examine the performance of this approach on various benchmark sets including portfolio optimization instances as well as (robustified versions of) the MIPLIB and the SNDlib.



FAU-Autorinnen und Autoren / FAU-Herausgeberinnen und Herausgeber

Bärmann, Andreas Dr.
Professur für Angewandte Mathematik (Gemischt-ganzzahlige lineare und nichtlineare Optimierung)
Heidt, Andreas
Professur für Angewandte Mathematik (Gemischt-ganzzahlige lineare und nichtlineare Optimierung)
Martin, Alexander Prof. Dr.
Professur für Angewandte Mathematik (Gemischt-ganzzahlige lineare und nichtlineare Optimierung)
Thurner, Christoph Dr.
Professur für Angewandte Mathematik (Gemischt-ganzzahlige lineare und nichtlineare Optimierung)


Einrichtungen weiterer Autorinnen und Autoren

Georgia Institute of Technology


Zitierweisen

APA:
Bärmann, A., Heidt, A., Martin, A., Pokutta, S., & Thurner, C. (2015). Polyhedral approximation of ellipsoidal uncertainty sets via extended formulations: a computational case study. Computational Management Science, 13(2), 151-193. https://dx.doi.org/10.1007/s10287-015-0243-0

MLA:
Bärmann, Andreas, et al. "Polyhedral approximation of ellipsoidal uncertainty sets via extended formulations: a computational case study." Computational Management Science 13.2 (2015): 151-193.

BibTeX: 

Zuletzt aktualisiert 2018-12-12 um 13:50