Алгоритм визуализации плоского ядра вероятностной меры

Предлагается алгоритм построения многогранной аппроксимации ядра вероятностной меры для двумерного случайного вектора с независимыми компонентами. Ядро является одним из важных понятий, используемых в алгоритмах решения задач стохастического программирования с вероятностными критериями. Наиболее эффективно ядро применяется в случаях, когда постановки указанных задач имеют свойство линейности по отношению к случайным параметрам. В силу линейности максимум по случайным параметрам определяется путем перебора всех вершин аппроксимирующего многогранника. Предложенный в статье алгоритм основан на построении пересечения конечного числа доверительных полупространств, параметры которых оцениваются методом Монте Карло. Результатом работы предложенного алгоритма является определение множества вершин аппроксимирующего многогранника. Аппроксимация ядра является их выпуклой оболочкой. Приводятся результаты расчетов для ряда типовых непрерывных законов распределения.