MARC

 008240612s2023      us  |||||||||||||||c||eng  d
■001000016931919
■00520240214100348
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798379706180
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI30426647
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a658
■1001  ▼aGao,  Zuguang.▼0(orcid)0000-0003-0872-4532
■24510▼aEssays  on  Applied  Optimization  Models▼h[electronic  resource]
■260    ▼a[S.l.]:▼bThe  University  of  Chicago.  ▼c2023
■260  1▼aAnn  Arbor  :▼bProQuest  Dissertations  &  Theses,  ▼c2023
■300    ▼a1  online  resource(401  p.)
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  84-12,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Birge,  John  R.;Gupta,  Varun.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--The  University  of  Chicago,  2023.
■506    ▼aThis  item  must  not  be  sold  to  any  third  party  vendors.
■520    ▼aThis  dissertation  studies  several  different  optimization  problems,  and  consists  of  five  chapters.  In  Chapter  1,  we  consider  a  multiperiod  binary  Knapsack  problem,  along  with  several  extensions.  We  propose  fully  polynomial  time  approximation  schemes  to  these  problems  where  applicable.  We  also  prove  the  performance  guarantee  of  some  greedy  algorithms,  and  propose  parameterized  approximation  algorithms  for  some  extensions.  In  Chapter  2,  we  propose  several  models  to  aggregate  the  distributed  energy  resources,  where  the  aggregator  can  be  profit-seeking  or  regulated.  We  design  the  two-part  pricing  mechanism  for  the  aggregator  to  achieve  full  market  efficiency.  In  Chapter  3,  we  analyze  the  sample  complexity  of  decentralized  Q-learning  algorithms  for  stochastic  games,  in  both  the  tabular  case  and  the  case  with  linear  function  approximation.  In  Chapter  4,  we  design  a  power  purchase  agreement  (PPA),  where  a  firm  signs  a  long  term  contract  with  a  renewable  energy  generator.  The  contract  specifies  a  one-time  transfer  payment  by  the  firm  to  the  renewable  energy  generator,  as  an  investment  to  build  new  renewable  energy  facilities.  The  firm  then  owns  all  the  generation  from  these  facilities  for  an  extended  period  of  time.  We  formulate  the  firm's  decision  on  when  to  sign  the  PPA  as  an  optimal  stopping  problem,  and  analyze  the  firm's  optimal  policies.  Chapter  5  is  motivated  by  an  application  in  freight  forwarding,  where  we  formulate  the  freight  forwarder's  decisions  on  the  assignment  of  shipments  to  containers  as  an  integer  program,  which  turns  out  to  be  a  combination  of  the  bin  packing  problem  and  the  generalized  assignment  problem.  We  propose  several  heuristics  for  this  problem  and  run  numerical  experiments  on  their  performances.
■590    ▼aSchool  code:  0330.
■650  4▼aIndustrial  engineering.
■653    ▼aDistributed  energy  resources
■653    ▼aFreight  consolidation
■653    ▼aKnapsack  problems
■653    ▼aMulti-agent  Q-learning
■653    ▼aOptimization
■653    ▼aPower  purchase  agreement
■690    ▼a0796
■690    ▼a0546
■690    ▼a0501
■71020▼aThe  University  of  Chicago▼bBusiness.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g84-12B.
■773    ▼tDissertation  Abstract  International
■790    ▼a0330
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2023
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T16931919▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.
■980    ▼a202402▼f2024

Preview

Export

ChatGPT Discussion

AI Recommended Related Books