Two-stage stochastic programming

 

위와 같이 optimization problem을 modeling 하는 방법

 

First stage : deterministic condition/situation에서 비용을 최소화하는 의사결정 진행

 

Second stage : first stage에서 내린 의사결정 상황에서 다수의 distribtuion/scenario에 의한 uncertainty 발생시켜 이때 생기는 cost의 expectation을 최소화

 

-> First stage와 Second stage를 동시에 최소화하여 object value를 구함

(object value를 구하는 과정에서 first와 second stage는 서로 영향을 줌)

 

장점 : robust

단점 : computational time burden

 

선석계획의 예시

first stage : 1개의 instance에 대한 baseline schedule

second stage : 도출한 baselline schedule에 대하여 다수의 delay scenario를 발생시켜 recovery cost를 구하고 평균을 취함

 

first stage와 second stage는 동시에 풀어야한다.