A. Torrejon, I. Ljubic, J. Puerto

Ensuring fairness in optimization-based decision problems is increasingly critical across diverse applications. In this talk, we present a novel framework that integrates ordered optimization and bilevel programming to model and solve fair decision-making problems. Our approach allows the direct optimization of fairness measures while maintaining overall efficiency and feasibility. In this work, we illustrate the framework’s flexibility by applying it to vehicle routing, facility location, and linear regression estimation problems. Computational experiments highlight trade-offs between fairness and performance, and show how bilevel formulations capture hierarchical decision-making aspects inherent in real-world networks.

Palabras clave: Fairness, Order Optimization, Bilevel Optimization

Programado

GT GELOCA IV: Stochastic optimization and fairness in location and routing
4 de septiembre de 2026  15:30
Aula B


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