Conferencia Prof. D. Philip Allen Mar

Título: Estabilidad y Continuidad en Optimización Lineal Robusta y Semiinfinita
Ponente: Philip Allen Mar
Fecha: 20/11/2015 13:00 h
Lugar: Sala de Seminarios, Edificio Torretamarit
Resumen:
La Optimización Robusta constituye una importante metodología matemática en optimización para manejar incertidumbre en los datos. Sin embargo, a diferencia de la Optimización Estocástica, son pocos los trabajos dedicados a estudiar las propiedades de estabilidad de problemas de optimización robusta con respecto variaciones en el conjunto de incertidumbre. En este trabajo discutimos las propiedades de estabilidad de problemas robustos que satisfacen la condición fuerte de Slater, en relación con sus conjuntos de incertidumbre. Probamos, mediante resultados de optimización lineal semiinfinita, que los valores óptimos de los problemas de optimización robusta son Lipschitz continuos con respecto a la distancia de  Hausdorff entre sus respectivos conjuntos de incertidumbre.
Breve Bio:
Philip Allen Mar terminó sus estudios de máster en Matemáticas en la Universidad de Toronto (Canadá) en 2012 y actualmente es profesor ayudante y desarrolla su tesis doctoral en Ingeniería Industrial en la misma universidad. Sus intereses en investigación y sus primeras publicaciones versan sobre investigación operativa, optimización robusta y aplicaciones a problemas de las ciencias de la salud. Ha obtenido diversas becas y distinciones en concurrencia competitiva de diferentes instituciones canadienses.Title: Stability and Continuity in Robust Linear and Linear Semi-Infinite Optimization
Speaker: Philip Allen Mar
Date: 20/11/2015 13:00 h
Location: Sala de Seminarios, Edificio Torretamarit
Abstract:
Robust optimization (RO) is an important mathematical optimization methodology to handle uncertainty. However, unlike Stochastic Optimization, little work has been done to study stability properties of robust optimization problems with respect to the uncertainty set. We discuss the stability properties of robust problems satisfying the Strong Slater condition, with respect to their uncertainty sets. We show, by way of results in Linear Semi-Infinite Optimization, that the optimal values of the robust optimization problem are Lipschitz continuous with respect to the Hausdorff distance between their respective uncertainty sets.
Brief Bio:
Philip Allen Mar finished his master studies (M.Sc.) in Mathematics at the University of Toronto (Canada) in 2012 and currently is teaching (as assistant) and developing his Ph.D. thesis on Industrial Engineering in the same university. His research interests and first publications concern operations research, robust optimization, and applications to healthcare problems. He has also obtained several awards from different Canadian institutions.