UNIVERSITÄTSBIBLIOTHEK

Robust Geometric Programming is co-NP hard

  • Geometric Programming is a useful tool with a wide range of applications in engineering. As in real-world problems input data is likely to be affected by uncertainty, Hsiung, Kim, and Boyd introduced robust geometric programming to include the uncertainty in the optimization process. They also developed a tractable approximation method to tackle this problem. Further, they pose the question whether there exists a tractable reformulation of their robust geometric programming model instead of only an approximation method. We give a negative answer to this question by showing that robust geometric programming is co-NP hard in its natural posynomial form.

Volltext Dateien herunterladen

Metadaten exportieren

Weitere Dienste

Teilen auf Twitter Suche bei Google Scholar
Metadaten
Verfasserangaben:André Chassein, Marc Goerigk
URN (Permalink):urn:nbn:de:hbz:386-kluedo-39380
Dokumentart:Preprint
Sprache der Veröffentlichung:Englisch
Veröffentlichungsdatum (online):04.12.2014
Jahr der Veröffentlichung:2014
Veröffentlichende Institution:Technische Universität Kaiserslautern
Datum der Publikation (Server):05.12.2014
Seitenzahl:6
Fachbereiche / Organisatorische Einheiten:Fachbereich Mathematik
DDC-Sachgruppen:5 Naturwissenschaften und Mathematik / 510 Mathematik
Lizenz (Deutsch):Standard gemäß KLUEDO-Leitlinien vom 28.10.2014