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Título: SAMPLE AVERAGE APPROXIMATION FOR CHANCE CONSTRAINED PROGRAMMING
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor: BERNARDO KULNIG PAGNONCELLI

Colaborador(es):  CARLOS TOMEI - Orientador
HUMBERTO JOSE BORTOLOSSI - Coorientador
SHABBIR AHMED - Coorientador
ALEXANDER SHAPIRO - Coorientador
Número do Conteúdo: 32816
Catalogação:  26/01/2018 Idioma(s):  ENGLISH - UNITED STATES

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=32816@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=32816@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.32816

Resumo:
We study sample approximations of chance constrained problems through the sample average approximation (SAA) approach and prove the related convergence properties. We discuss how to use the SAA method to obtain good candidate solutions and bounds for the optimal value of the original problem. In order to tune the parameters of SAA, we apply the method to two chance constrained problems. The first is a linear portfolio selection problem with returns following a multivariate lognormal distribution. The second is a joint chance constrained version of a simple blending problem. We conclude with a more demanding application of SAA methodology to the determination of the minimum provision an economic agent must have in order to meet a series of future payment obligations with sufficiently high probability.

Descrição Arquivo
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