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Importance Sampling in Stochastic Programming: A Markov Chain Monte Carlo Approach

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关键词

不确定性优化（随机/鲁棒/DRO/CVaR）importance sampling stochastic programming Markov chain Monte Carlo kernel density estimation multistage stochastic programming variance reduction decision making under uncertainty

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INFORMS Journal on ComputingInstitute for Operations Research and the Management Sciences

A+ 顶级期刊UTD24

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ISSN: 0899-1499

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PARPAS P, USTUN B, WEBSTER M, et al. Importance Sampling in Stochastic Programming: A Markov Chain Monte Carlo Approach[J]. INFORMS Journal on Computing, 2015, 27(2): 358-377. DOI:10.1287/ijoc.2014.0630.

著录项

学科: 理学统计学统计与概率
类型: 研究论文
期刊: INFORMS Journal on Computing
基金资助: Engineering and Physical Sciences Research Council项目号 EP/K040723/1
卷期页: 第 27 卷第 2 期，358-377
出版: 2015-04-01
语言: 英语
DOI: 10.1287/ijoc.2014.0630

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