Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/315457 
Erscheinungsjahr: 
2024
Quellenangabe: 
[Journal:] Optimization Letters [ISSN:] 1862-4480 [Volume:] 18 [Issue:] 5 [Publisher:] Springer [Place:] Berlin, Heidelberg [Year:] 2024 [Pages:] 1303-1311
Verlag: 
Springer, Berlin, Heidelberg
Zusammenfassung: 
We consider adjustable robust linear complementarity problems and extend the results of Biefel et al. (SIAM J Optim 32:152–172, 2022) towards convex and compact uncertainty sets. Moreover, for the case of polyhedral uncertainty sets, we prove that computing an adjustable robust solution of a given linear complementarity problem is equivalent to solving a properly chosen mixed-integer linear feasibility problem.
Schlagwörter: 
Linear complementarity problems
Adjustable robustness
Robust optimization
Mixed-integer linear optimization
Persistent Identifier der Erstveröffentlichung: 
Creative-Commons-Lizenz: 
cc-by Logo
Dokumentart: 
Article
Dokumentversion: 
Published Version

Datei(en):
Datei
Größe





Publikationen in EconStor sind urheberrechtlich geschützt.