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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: INVERSE OPTIMIZATION VIA ONLINE LEARNING Autor: LUISA SILVEIRA ROSA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
MARCO SERPA MOLINARO - ADVISOR
Nº do Conteudo: 47321
Catalogação: 02/04/2020 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=47321@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=47321@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.47321
Resumo:
Título: INVERSE OPTIMIZATION VIA ONLINE LEARNING Autor: LUISA SILVEIRA ROSA
Nº do Conteudo: 47321
Catalogação: 02/04/2020 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=47321@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=47321@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.47321
Resumo:
We demonstrate how to learn the objective function and constraints
of optimization problems while observing its optimal solution over multiple
rounds. Our approach is based on Online Learning techniques and works
for linear objective functions under arbitrary feasible sets by generalizing
previous work. The two algorithms, one to learn objective function and
other to learn constraints, converge at a rate of O (1 on t root) that allow us to
produce solutions as good as the optimal in a few observations. Finally, we
show the efficacy and possible applications of our methods in a significant
computational study.
| Descrição | Arquivo |
| COMPLETE |
