The RH-OSC problem is convex since each component of the cost function is convex.
We shall make use of subgradient techniques [1]} and the KKT conditions to solve (REF ), as follows from Lemma REF  below,
where \(\partial \hat{C}^{d}_{l,j}(\widetilde{\sigma }_{l,j}, \rho _{l,j})\)  denotes the subdifferential of \(\hat{C}^d_{l,j}\)  at \(\widetilde{\sigma }_{l,j}, \rho _{l,j}\)  (see e.g. [1]}).

Проблема RH-OSC является выпуклой, так как каждый компонент функции стоимости является выпуклым.

Мы воспользуемся техниками субградиента [1]} и условиями ККТ для решения (ССЫЛКА), как следует из Леммы ССЫЛКА ниже,

где \(\partial \hat{C}^{d}_{l,j}(\widetilde{\sigma }_{l,j}, \rho _{l,j})\) обозначает субдифференциал \(\hat{C}^d_{l,j}\) в точке \(\widetilde{\sigma }_{l,j}, \rho _{l,j}\) (см., например, [1]}).