Algorithms for Stochastic Mixed-Integer Nonlinear Programming and Long Term Optimization of Electric Power Systems
Algorithms for Stochastic Mixed-Integer Nonlinear Programming and Long Term Optimization of Electric Power Systems
- 자료유형
- 학위논문파일 국외
- ISBN
- 9798516959332
- DDC
- 660
- 저자명
- Li, Can.
- 서명/저자
- Algorithms for Stochastic Mixed-Integer Nonlinear Programming and Long Term Optimization of Electric Power Systems
- 발행사항
- [Sl] : Carnegie Mellon University, 2021
- 발행사항
- Ann Arbor : ProQuest Dissertations & Theses, 2021
- 형태사항
- 367 p
- 주기사항
- Source: Dissertations Abstracts International, Volume: 83-01, Section: B.
- 주기사항
- Advisor: Grossmann, Ignacio.
- 학위논문주기
- Thesis (Ph.D.)--Carnegie Mellon University, 2021.
- 사용제한주기
- This item must not be sold to any third party vendors.
- 일반주제명
- Chemical engineering
- 일반주제명
- Operations research
- 일반주제명
- Integer programming
- 일반주제명
- Sensitivity analysis
- 일반주제명
- Optimization
- 일반주제명
- Electric power
- 일반주제명
- Decomposition
- 일반주제명
- Approximation
- 일반주제명
- Linear programming
- 일반주제명
- Algorithms
- 일반주제명
- Clustering
- 일반주제명
- Confidence intervals
- 일반주제명
- Case studies
- 기타저자
- Carnegie Mellon University Chemical Engineering
- 기본자료저록
- Dissertations Abstracts International. 83-01B.
- 기본자료저록
- Dissertation Abstract International
- 전자적 위치 및 접속
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