|
Эта публикация цитируется в 7 научных статьях (всего в 7 статьях)
Стохастические системы
Аппроксимация вероятностных ограничений в задачах стохастического программирования с использованием ядра вероятностной меры
С. Н. Васильева, Ю. С. Кан Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)
Аннотация:
Рассматривается задача линейного стохастического программирования с детерминированной целевой функцией и индивидуальными вероятностными ограничениями. Каждое вероятностное ограничение представляет собой ограничение снизу на функцию вероятности, равную вероятности выполнения некоторого линейного неравенства. Предлагается сначала представить вероятностные ограничения в виде эквивалентных неравенств для функций квантили. После этого каждая функция квантили аппроксимируется с помощью доверительного метода. Главный аналитический инструмент основан на полиэдральной аппроксимации $p$-ядра для многомерного вероятностного распределения. Для случая когда функции вероятности задаются линейными неравенствами, ограничения на функции квантили сколь угодно точно аппроксимируются системами детерминированных линейных неравенств. В результате исходная задача аппроксимируется задачей линейного программирования.
Ключевые слова:
стохастическое программирование, вероятностные ограничения, ядро вероятностной меры.
Поступила в редакцию: 14.05.2018 После доработки: 05.03.2019 Принята к публикации: 25.04.2019
Образец цитирования:
С. Н. Васильева, Ю. С. Кан, “Аппроксимация вероятностных ограничений в задачах стохастического программирования с использованием ядра вероятностной меры”, Автомат. и телемех., 2019, № 11, 93–107; Autom. Remote Control, 80:11 (2019), 2005–2016
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/at15060 https://www.mathnet.ru/rus/at/y2019/i11/p93
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 210 | PDF полного текста: | 34 | Список литературы: | 36 | Первая страница: | 12 |
|