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Título: STOCHASTIC PROGRAMMING WITH ENDOGENOUS UNCERTAINTY: AN APPLICATION IN HUMANITARIAN LOGISTICS
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): BRUNO DA COSTA FLACH

Colaborador(es):  ALVARO DE LIMA VEIGA FILHO - Orientador
MARCUS VINICIUS S P DE ARAGAO - Coorientador
Número do Conteúdo: 37562
Catalogação:  02/04/2019 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=37562@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=37562@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.37562

Resumo:
In this work we study a class of stochastic programming problems with endogenous uncertainty – i.e., those in which the probability distribution of the random parameters is decision-dependent – which is formulated as a mixed integer non-linear programming (MINLP) problem. Although discussed in the context of the humanitarian logistics problem, the proposed methodology and obtained results are also valid for a more general class of problems which comprehends a variety of applications. In particular, we propose (i) a convexification technique for polynomials of binary variables, (ii) an efficient cutgeneration algorithm and (iii) the incorporation of importance sampling concepts into the stochastic programming framework so as to allow the solution of large instances of the problem. Computational results demonstrate the effectiveness of the proposed methodology by solving instances significantly larger than those reported in related works.

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