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On the Convergence of Decomposition Methods for Multistage Stochastic Convex Programs

Abstract : We prove the almost-sure convergence of a class of sampling-based nested decomposition algorithms for multistage stochastic convex programs in which the stage costs are general convex functions of the decisions , and uncertainty is modelled by a scenario tree. As special cases, our results imply the almost-sure convergence of SDDP, CUPPS and DOASA when applied to problems with general convex cost functions.
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Contributeur : Vincent Leclère <>
Soumis le : vendredi 2 octobre 2015 - 12:34:34
Dernière modification le : jeudi 4 juillet 2019 - 07:03:36
Archivage à long terme le : : dimanche 3 janvier 2016 - 10:48:29

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Pierre Girardeau, Vincent Leclere, A. B. Philpott. On the Convergence of Decomposition Methods for Multistage Stochastic Convex Programs. Mathematics of Operations Research, INFORMS, 2015, 40 (1), ⟨10.1287/moor.2014.0664⟩. ⟨hal-01208295⟩

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