Application of machine learning methods in stochastic programming
Thesis title in Czech: | Využití stochastického programování v metodách strojového učení |
---|---|
Thesis title in English: | Application of machine learning methods in stochastic programming |
Key words: | Optimalizace|stochastické programování|strojové učení |
English key words: | Optimization|stochastic programming|machine learning |
Academic year of topic announcement: | 2018/2019 |
Thesis type: | dissertation |
Thesis language: | angličtina |
Department: | Department of Probability and Mathematical Statistics (32-KPMS) |
Supervisor: | doc. RNDr. Ing. Miloš Kopa, Ph.D. |
Author: | hidden![]() |
Date of registration: | 20.09.2019 |
Date of assignment: | 20.09.2019 |
Confirmed by Study dept. on: | 04.10.2019 |
Date and time of defence: | 28.02.2025 11:00 |
Date of electronic submission: | 29.11.2024 |
Date of submission of printed version: | 06.01.2025 |
Date of proceeded defence: | 28.02.2025 |
Opponents: | prof. Vittorio Moriggia |
prof. Ing. Tomáš Tichý, Ph.D. | |
Guidelines |
Doktorand se bude věnovat studiu stochastického programování a metod strojového učení. Hlavním cílem bude modelovat a řešit stochastické dynamické rozhodovací problémy s využitím nejnovějších myšlenek a technik stochastického programování a strojového učení. Teoretické výsledky budou aplikovány ve finančních rozhodovacích problémech, zejména v problémech optimalizace portfolia finančních instrumentů. |
References |
[1] E. Alpaydin: Introduction to Machine Learning, The MIT Press, 2004
[2] P. Kall, J. Mayer: Stochastic linear programming. Models, theory and computation, Springer, 2005 [3] T. Mitchell: Machine Learning. McGraw Hill, 1997 [4] K. P. Murphy: Machine Learning, A Probabilistic Perspective, 2012 [5] G. Ch. Pflug, W. Römisch, Modeling, Measuring and Managing Risk, World Scientific, River Edge, NJ, 2007. [6] A. Ruszczyński, A. Shapiro (eds.): Handbook of Stochastic programming. Elsevier, 2003. [7] A. Shapiro, D. Dentcheva, A. Ruszczyński: Lectures on stochastic programming. Modeling and theory. MPS/SIAM Series on Optimization 9. Philadelphia: Society for Industrial and Applied Mathematics, 2009. |