Автоматика и телемеханика
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор
Правила для авторов
Загрузить рукопись

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Автомат. и телемех.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Автоматика и телемеханика, 2019, выпуск 11, страницы 93–107
DOI: https://doi.org/10.1134/S0005231019110059
(Mi at15060)
 

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)
Список литературы:
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.
Финансовая поддержка Номер гранта
Министерство образования и науки Российской Федерации 2.2461.2017/4.6
Результаты работы получены в рамках выполнения Государственного задания Минобрнауки № 2.2461.2017/4.6.

Поступила в редакцию: 14.05.2018
После доработки: 05.03.2019
Принята к публикации: 25.04.2019
Англоязычная версия:
Automation and Remote Control, 2019, Volume 80, Issue 11, Pages 2005–2016
DOI: https://doi.org/10.1134/S0005117919110055
Реферативные базы данных:
Тип публикации: Статья
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
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{VasKan19}
\by С.~Н.~Васильева, Ю.~С.~Кан
\paper Аппроксимация вероятностных ограничений в задачах стохастического программирования с использованием ядра вероятностной меры
\jour Автомат. и телемех.
\yr 2019
\issue 11
\pages 93--107
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/at15060}
\crossref{https://doi.org/10.1134/S0005231019110059}
\elib{https://elibrary.ru/item.asp?id=41712442}
\transl
\jour Autom. Remote Control
\yr 2019
\vol 80
\issue 11
\pages 2005--2016
\crossref{https://doi.org/10.1134/S0005117919110055}
\isi{https://gateway.webofknowledge.com/gateway/Gateway.cgi?GWVersion=2&SrcApp=Publons&SrcAuth=Publons_CEL&DestLinkType=FullRecord&DestApp=WOS_CPL&KeyUT=000496295400005}
\scopus{https://www.scopus.com/record/display.url?origin=inward&eid=2-s2.0-85075030869}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/at15060
  • https://www.mathnet.ru/rus/at/y2019/i11/p93
  • Эта публикация цитируется в следующих 7 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Автоматика и телемеханика
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:195
    PDF полного текста:30
    Список литературы:27
    Первая страница:12
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024