Detecting resilient structures in stochastic networks: A two-stage stochastic optimization approach

We propose a two-stage stochastic programming framework for designing or identifying "resilient," or "reparable" structures in graphs whose topology may undergo a stochastic transformation. The reparability of a subgraph satisfying a given property is defined in terms of a budget constraint, which allows for a prescribed number of vertices to be added to or removed from the subgraph so as to restore its structural properties after the observation of random changes to the graph's set of edges. A two-stage stochastic programming model is formulated and is shown to be N P -complete for a broad range of graph-theoretical properties that the resilient subgraph is required to satisfy. A general combinatorial branch-and-bound algorithm is developed, and its computational performance is illustrated on the example of a two-stage stochastic maximum clique problem. © 2016 Wiley Periodicals, Inc. NETWORKS, 201

Фундаментальні основи формування екологічно орієнтованих механізмів реалізації соціально-економічного потенціалу в умовах інформаційного суспільства (проміжний)

Предметом дослідження є економічні відносини, що виникають при екологізації взаємозв’язків соціально-економічних систем в процесі реалізації їх потенціалу на етапі формування інформаційного суспільства. Об’єктом дослідження є екологічно орієнтовані механізми реалізації соціально-економічного потенціалу в умовах інформаційного суспільства. Метою дослідження є наукове обґрунтування екологічно орієнтованих механізмів реалізації соціально-економічного потенціалу при переході до інформаційного суспільства. Відповідно до поставленої мети в роботі були окреслені такі завдання: – визначення проблем екосистемного вимірювання сталого розвитку відкритих стаціонарних систем; – формування механізмів реалізації зовнішніх ефектів при взаємодії відкритих стаціонарних систем у триєдиній природно-антропогенній сутності; – визначення передумов застосування механізмів негативного і позитивного зв’язку при реалізації соціально-економічного потенціалу відкритих стаціонарних систем; – аналіз передумов економічного та соціального вимірювання сталого розвитку відкритих стаціонарних систем. Вирішення поставлених завдань було здійснено на практичних прикладах різних систем (в т.ч. і на регіональному рівні) та їх комплексів. При цитуванні документа, використовуйте посилання http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/3253

Portfolio Optimization with Higher Moment Risk Measures

The paper considers modeling of risk-averse preferences in stochastic programming problems using risk measures. We utilize the axiomatic foundation of coherent risk measures and deviation measures in order to develop simple representations that express risk measures via solutions of specially constructed stochastic programming problems. Using the developed representations, we introduce a new family of higher-moment coherent risk measures (HMCR), and, in particular, the second-moment coherent risk measure (SMCR). It is demonstrated that the HMCR measures are compatible with the second order stochastic dominance, and can be efficiently used in portfolio optimization

A Sample-Path Approach to Optimal Position Liquidation

We consider the problem of optimal position liquidation with the aim of maximizing the expected cash flow stream from the transaction in the presence of temporary or permanent market impact. We use a stochastic programming approach to derive trading strategies that differentiate decisions with respect to observed market conditions. The scenario set consists of a collection of sample paths representing possible future realizations of state variable processes (price of the security, trading volume etc.) At each time moment the set of paths is partitioned into several groups according to specified criteria, and each group is controlled by its own decision variable(s), which allows for adequate representation of uncertainties in market conditions and circumvents anticipativity in the solutions. In contrast to traditional dynamic programming approaches, the presented formulation admits incorporation of different types of constraints in the trading strategy, e.g. risk constraints, various decision-making policies, etc. Numerical results and optimal trading patterns for different forms of market impact are presented

Risk optimization with p-order conic constraints: A linear programming approach

The paper considers solving of linear programming problems with p-order conic constraints that are related to a certain class of stochastic optimization models with risk objective or constraints. The proposed approach is based on construction of polyhedral approximations for p-order cones, and then invoking a Benders decomposition scheme that allows for efficient solving of the approximating problems. The conducted case study of portfolio optimization with p-order conic constraints demonstrates that the developed computational techniques compare favorably against a number of benchmark methods, including second-order conic programming methods.p-order conic programming Second-order conic programming Polyhedral approximation Risk measures Stochastic programming Portfolio optimization