강력한 볼록 최적화

우리는 데이터가 정확하게 지정되지 않고 주어진 불확실성 집합 U에 속하는 것으로만 알려진 볼록 최적화 문제를 연구합니다. 그러나 제약 조건은 U에서의 모든 가능한 데이터 값에 대해 유지되어야 합니다. 이로 인해 발생하는 최적화 문제를 강건 최적화라고 합니다. 본 논문에서는 강건 볼록 최적화의 기초를 다집니다. 논문의 주요 부분에서는 U가 타원형 불확실성 집합인 경우, 가장 중요한 일반적인 볼록 최적화 문제(선형 프로그래밍, 이차 제한 프로그래밍, 반정칙 프로그래밍 등)에 대해 해당 강건 볼록 프로그램이 정확히 또는 근사적으로 효율적인 알고리즘(예: 다항 시간 내부 점 방법)에 적용 가능한 문제임을 보여줍니다.