Geri Dön

Risk-averse multi-stage mixed-integer stochastic programming problems

Riskten kaçınan çok aşamalı karma tam sayılı rassal programlama problemleri

  1. Tez No: 534808
  2. Yazar: ALİ İRFAN MAHMUTOĞULLARI
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZLEM ÇAVUŞ İYİGÜN, PROF. DR. MEHMET SELİM AKTÜRK
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 174

Özet

Riskten kaçınan çok aşamalı karma tam sayılı rassal programlama problemleri, problem büyüklüğünün aşama sayısıyla hızla artması, tam sayı kısıtlamaları nedeniyle konveks olmamaları ve amaç fonksiyonlarının genellikle doğrusal olmaması yüzünden çok zor problemlerdir. Bu tezde, öncelikle amaç fonksiyonları dinamik ortalama şartlı riske maruz değer olan problemleri ele alıyoruz. Bu problemlerin en iyi değerleri için alt ve üst sınırlar veren bir senaryo gruplama yöntemi öneriyoruz ve daha sonra bu sınırları, ilk aşamasındaki değişkenleri tam sayı olan problemler için bir kesin çözüm yöntemi olan hesapla-ve-kes prosedüründe kullanıyoruz. Daha sonra, amaç fonksiyonu dinamik tutarlı risk ölçütü olan riskten kaçınan gün öncesi elektrik üretimi olarak da bilinen birim taahhütü problemini ele alıyoruz. Bu problemin iki farklı türünü göz önünde bulunduruyoruz. Uyarlanabilir modelde, taahhüt kararları her aşamada güncellenirken uyarlanamaz modelde bu kararlar ilk aşamada veriliyor. Uyarlanabilir modeli kullanmanın getirisini teorik ve deneysel olarak gösteriyoruz. Son olarak da amaç fonksiyonları dinamik tutarlı risk ölçütleri olan riskten kaçınan çok aşamalı üretim planlama problemleri için uyarlanabilirlik ve hesaplama emeği arasındaki dengeyi inceliyoruz. Ayrıca, teorik bulgularımızı doğrulamak için hesaplamalı deneyler düzenleyip, deney sonuçlarını tartışıyoruz.

Özet (Çeviri)

Risk-averse multi-stage mixed-integer stochastic programming problems form a class of extremely challenging problems since the problem size grows exponentially with the number of stages, they are non-convex due to integrality restrictions, and their objective functions are nonlinear in general. In this thesis, we first focus on such problems with an objective of dynamic mean conditional value-at-risk. We propose a scenario tree decomposition approach to obtain lower and upper bounds for their optimal values and then use these bounds in an evaluate-and-cut procedure which serves as an exact solution algorithm for such problems with integer first-stage decisions. Later, we consider a risk-averse day-ahead scheduling of electricity generation or unit commitment problem where the objective is a dynamic coherent risk measure. We consider two different versions of the problem: adaptive and non-adaptive. In the adaptive model, the commitment decisions are updated in each stage, whereas in the non-adaptive model, the commitment decisions are fixed in the first-stage. We provide theoretical and empirical analyses on the benefit of using an adaptive multi-stage stochastic model. Finally, we investigate the trade off between the adaptivity of the model and the computational effort to solve it for risk-averse multi-stage production planning problems with an objective of dynamic coherent risk measure. We also conduct computational experiments in order to verify the theoretical findings and discuss the results of these experiments.

Benzer Tezler

  1. Development of novel aflatoxin B1 biosensors by carbon nanotube integrated microfluidic systems

    Karbon nanotüp entegre edilmiş mikroakışkan sistemlerin kullanımıyla yeni aflatoksin B1 biyosensörlerinin geliştirilmesi

    NAGİHAN OKUTAN ARSLAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Nanobilim ve Nanomühendislik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. LEVENT TRABZON

  2. Risk-averse optimization for managing inventory in closed-loop supply chains

    Kapalı devre tedarik zincirlerinde riskten kaçınan envanter yönetimi optimizasyonu

    MELİS BEREN ÖZER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. EMRE NADAR

    YRD. DOÇ. ÖZLEM ÇAVUŞ

  3. A risk-averse approach for the planning of a hybrid renewable energy system

    Yenilenebilir hibrit enerji sistemi planlamasına riskten kaçınan bir yaklaşım

    ÖZLEM YILMAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ÖZLEM ÇAVUŞ İYİGÜN

    YRD. DOÇ. DR. AYŞE SELİN KOCAMAN

  4. Risk-adjusted joint optimization of base-stock levels and component allocation in an (re)assemble-to-order system with returns

    Bir (Yeniden) sipariş-üzerine-montaj sisteminde geri dönen ürünlerin parça tahsisi ve risk-ayarlı birleşik temel-stok seviyesi optimizasyonu

    EDA BİLİCİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGalatasaray Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. M. EBRU ANGÜN

  5. Riskten kaçınan çok kollu haydut problem

    Risk-averse multi-armed bandit problem

    MILAD MALEKIPIRBAZARI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ÖZLEM ÇAVUŞ İYİGÜN