
Die Studie untersucht gemischt-ganzzahlige Programmierung mit Unsicherheit in den Zielparameter und Daten, formuliert als Verteilungsrobustes Optimierungsproblem.


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Eine Studie zur Verteilungsrobusten gemischt-ganzzahligen Programmierung mit Wasserstein-Metrik: Über den Wert unvollständiger Daten


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Verteilungsrobuste Optimierungsverfahren, Bayessche Methoden und Regularisierungsmethoden können Generalisierungsfehler reduzieren, da sie verteilungsrobust sind.


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Verteilungsrobuste Schranken für Generalisierungsfehler
