:zap: Scenario Reduction Algorithm -> Barrier with epsilon never works

[MxHbm]

In the original paper the introduced epsilon doesn't have a function

--> Important to remember for Beleg!

[b4ghir1]

From my point of view, epsilon have to be an integer value, so that it can' be a float.:

And if this is the output of calculation: print(f'{i}, f_scenario: {self._N} * {self._p_base_scenarios[i]} = {f_scenario}')

Epsilon have to be something like [1, 12, 26, .....]. I guess we can experiment a bit to find a good epsilon value.

[MxHbm]

ja das weiß ich schon haha, aber im Paper nutzen sie 0,001. Das kommt dann bisschen weiter unten

[MxHbm]

Deswegen ist das ein fail von denen, und wir sollten das nennen, aber zum nachbilden der Daten 0,001 nutzen

[b4ghir1]

ah, okay. :D Das muss ich später noch mal händisch nachvollziehen ^^

[b4ghir1]

--> alle Szenarien werden in die Cluster-Analyse mit einbezogen, deswegen ist 0.0001 auch okay.

[b4ghir1]

(Römisch - Scenario Reduction: vorwärts oder rückwärts Reduktion. Szenariobasierte Verfahren bei Modellierung mit Unsicherheit -> Szenario

Sample Average Approximation -> systematischer Ansatz um Szenarien auszuwählen, Fehlerterm bestimmbar

[MxHbm]

auch geklärt in Konsultation