[en] ITERATIVE METHODS FOR ROBUST CONVEX OPTIMIZATION

[pt] MÉTODOS ITERATIVOS PARA OTIMIZAÇÃO CONVEXA ROBUSTA

[pt] THIAGO DE GARCIA PAULA S MILAGRES

[pt] METODOS INTERATIVOS

[pt] ONLINE LEARNING

[pt] MULTIPLICATIVE WEIGHTS UPDAT

[pt] AGREGACAO DE RESTRICOES

[pt] OTIMIZACAO CONVEXA ONLINE

[pt] OTIMIZACAO CONVEXA

[pt] OTIMIZACAO ROBUSTA

[en] INTERATIVE METHODS

[en] ONLINE LEARNING

[en] MULTIPLICATIVE WEIGHTS UPDAT

[en] CONSTRAINT AGGREGATION

[en] ONLINE CONVEX OPTIMIZATION

[en] CONVEX OPTIMIZATION

[en] ROBUST OPTIMIZATION

[pt] Otimização Robusta é uma das formas mais comuns de considerar in- certeza nos parâmetros de um problema de otimização. A forma tradicional de achar soluções robustas consiste em resolver a contraparte robusta de um problema, o que em muitos casos, na prática, pode ter um custo computacional proibitivo. Neste trabalho, estudamos métodos iterativos para resolver problemas de Otimização Convexa Robusta de forma aproximada, que não exigem a formulação da contraparte robusta. Utilizamos conceitos de Online Learning para propor um novo algoritmo que utiliza agregação de restrições, demonstrando garantias teóricas de convergência. Desenvolvemos ainda uma modificação deste algoritmo que, apesar de não possuir tais garantias, obtém melhor performance prática. Por fim, implementamos outros métodos iterativos conhecidos da literatura de Otimização Robusta e fazemos uma análise computacional de seus desempenhos.

[en] Robust Optimization is a common paradigm to consider uncertainty in the parameters of an optimization problem. The traditional way to find robust solutions requires solving the robust counterpart of an optimiza- tion problem, which, in practice, can often be prohibitively costly. In this work, we study iterative methods to approximately solve Robust Convex Optimization problems, which do not require solving the robust counter- part. We use concepts from the Online Learning framework to propose a new algorithm that performs constraint aggregation, and we demonstrate theoretical convergence guarantees. We then develop a modification of this algorithm that, although without such guarantees, obtains better practical performance. Finally, we implement other classical iterative methods from the Robust Optimization literature and present a computational study of their performances.

MARCO SERPA MOLINARO

MARCO SERPA MOLINARO

MARCUS VINICIUS SOLEDADE POGGI DE ARAGAO

THIBAUT VICTOR GASTON VIDAL

2020-03-24

2019-07-03

[pt] TEXTO

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INGLÊS

https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=47228@1

https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=47228@2

https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.47228