Complexity of near-optimal robust versions of multilevel optimization problems

Mathieu Besançon, Miguel F. Anjos, Luce Brotcorne

Article de revue (2021)

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Résumé

Near-optimality robustness extends multilevel optimization with a limited deviation of a lower level from its optimal solution, anticipated by higher levels. We analyze the complexity of near-optimal robust multilevel problems, where near-optimal robustness is modelled through additional adversarial decision-makers. Near-optimal robust versions of multilevel problems are shown to remain in the same complexity class as the problem without near-optimality robustness under general conditions.

Mots clés

Département:
Département de génie informatique et génie logiciel
Organismes subventionnaires:
Mermoz scholarship, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS) - Groupement de recherche - Recherche opérationnelle
Adresse URL de PolyPublie:
https://publications.polymtl.ca/9261/
Titre de la revue :
Optimization Letters ( vol. 15 , no 8 )
Maison d'édition:
Springer Nature
DOI:
10.1007/s11590-021-01754-9
URL officielle:
https://doi.org/10.1007/s11590-021-01754-9
OAI:
oai:publications.polymtl.ca:9261
ORCID
Date du dépôt:
19 janv. 2022 17:09
Dernière modification:
14 oct. 2026 10:52
Citer en APA 7:
Besançon, M., Anjos, M. F., & Brotcorne, L. (2021). Complexity of near-optimal robust versions of multilevel optimization problems. Optimization Letters, 15(8), 2597-2610. https://doi.org/10.1007/s11590-021-01754-9

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