Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
Both multicriteria optimization and robust optimization play a big role in industrial applications. Their natural unification into a multicriteria worst-case model generally leads to overly conservative solutions though. Hence, other concepts have been developed recently. One of these methods is inverse robustness. Here, the size of the uncertainty set itself is viewed as an objective. The mathematical formulation of this problem turns out to be computationally difficult to handle in the general case.
By considering only linear multicriteria problems, the structure is considerably simplified from the start. After the introduction of interval uncertainty, a classical worst-case model is obtained which can be significantly simplified via interval matrices. This model is turned into an inverse robustness problem by linearly scaling the uncertainty set around a nominal scenario. The result is a quadratically constrained quadratic problem (QCQP) which gets relaxed into a semi-definite problem. A reconstruction method is given with which optimal solutions of the QCQP can be restored. This allows to efficiently compute solutions of large-scale practical problems like the radiotherapy planning problem.