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Multistage Stochastic Optimization

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Kurzinformation

Sprache:
Englisch
ISBN:
3319088424
Seitenzahl:
301
Auflage:
-
Erschienen:
2014-11-27
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Beschreibung

Multistage Stochastic Optimization

Multistage stochastic optimization problems appear in many ways in finance, insurance, energy production and trading, logistics and transportation, among other areas. They describe decision situations under uncertainty and with a longer planning horizon. This book contains a comprehensive treatment of today's state of the art in multistage stochastic optimization.  It covers the mathematical backgrounds of approximation theory as well as numerous practical algorithms and examples for the generation and handling of scenario trees. A special emphasis is put on estimation and bounding of the modeling error using novel distance concepts, on time consistency   and the role of model ambiguity in the decision process. An extensive treatment of examples from electricity production, asset liability management and inventory control concludes the book. von Pflug, Georg Ch. und Pichler, Alois

Produktdetails

Einband:
Gebunden
Seitenzahl:
301
Erschienen:
2014-11-27
Sprache:
Englisch
EAN:
9783319088426
ISBN:
3319088424
Gewicht:
641 g
Auflage:
-
Verwandte Sachgebiete:

Über den Autor

Georg Pflug is full professor of Statistics and Operations Research at the University of Vienna, Austria. He got a PhD in Mathematics from the University of Vienna and was Professor of Mathematics at the University of Giessen, Germany, before joining the University of Vienna as a full professor. He is author of 4 books and more than 80 peer reviewed articles. He is also editor of several books and special issues of journals. Alois Pichler holds a PhD in economic sciences and master degrees in mathematics and physics. He has gathered business experience in different positions in the insurance and banking industry, including managerial positions. He is with the Norwegian University of Science and Technology and his scientific work is dedicated to mathematical properties of risk measures with a particular focus on their relation to insurance, and to optimization under uncertainty.


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