On the complexity of the data-driven Wasserstein distributionally robust binary problem

Hyoseok Kim , Dimitri Watel (1, 2) , Alain Faye (1) , Cédric Hervet

1 ENSIIE - Ecole Nationale Supérieure d'Informatique pour l'Industrie et l'Entreprise
2 METHODES-SAMOVAR - Méthodes et modèles pour les réseaux

On the complexity of the data-driven Wasserstein distributionally robust binary problem

Mots clés: distributionally robust optimization; data; driven Wasserstein distributionally robust optimization; optimization under uncertainty; computational complexity; approximability

Domaines: Recherche opérationnelle [math.OC]; Combinatoire [math.CO]

Hyoseok Kim, Dimitri Watel, Alain Faye, Cédric Hervet. On the complexity of the data-driven Wasserstein distributionally robust binary problem. 23ème congrès annuel de la Société Française de Recherche Opérationnelle et d'Aide à la Décision, INSA Lyon, Feb 2022, Villeurbanne - Lyon, France. ⟨hal-03595342⟩