Decision-dependent distributionally robust standard quadratic optimization with Wasserstein ambiguity
Cet article propose une approche d'optimisation quadratique standard robuste face à l'incertitude de distribution via la distance de Wasserstein, démontrant son équivalence à une instance déterministe modifiée tout en garantissant des performances hors échantillon.