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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 o...
Algorithms for Stochastic Mixed-Integer Nonlinear Programming and Long Term Optimization of Electric Power Systems

상세정보

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
키워드  
Stochastic programming
키워드  
Stochastic optimization
키워드  
Mixed-integer linear programming
기타저자  
Carnegie Mellon University Chemical Engineering
기본자료저록  
Dissertations Abstracts International. 83-01B.
기본자료저록  
Dissertation Abstract International
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