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【6h】

基于Pinar-Zenios光滑和函数的概率约束优化问题的光滑D.C.近似

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目录

声明

1 绪论

1.1 研究背景及发展现状

1.2 预备知识

2 基于Pinar-Zenios光滑和函数的光滑D.C.近似

2.1 光滑D.C.近似函数及其性质

2.2 光滑D.C.近似问题

2.3 ?-近似问题

3 求解问题(Pε)的序列凸近似方法

3.1 序列凸近似算法

3.2 问题 ε(P )的SCA算法

3.2.1 问题 ε( P )的初始解

3.2.2 求解子问题的SAA方法

结论

参考文献

攻读硕士学位期间发表学术论文情况

致谢

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摘要

概率约束优化问题在实际生活中的各个领域均有着广泛的应用,已经成为近年来的一个研究热点.许多实际问题的数学模型为概率约束优化模型,该模型的求解有以下三个主要的困难:一是概率约束函数p(x)通常是非凸的,二是p(x)没有显示表达式,三是p(x)是不可微的.国内外学者们做了大量的研究,给出了求解概率约束优化问题的有效方法,例如:二次近似、CVaR近似、Bernstein近似、二阶锥规划近似、D.C.近似、光滑近似等.本文针对p(x)的不可微性,基于Pinar-Zenios光滑和函数,建立了等价的光滑D.C.近似问题,讨论了求解光滑D.C.近似问题的序列凸近似(SCA)算法,构建了光滑D.C.近似问题的样本均值近似问题,并做收敛性分析.本文的主要研究内容为:
  第一章介绍概率约束优化问题的发展背景,并给出了相关的基本概念、基本定理等预备知识.
  第二章基于Pinar-Zenios光滑和函数,构造了特征函数1(0,+∞)(z)的一个光滑近似函数φ(z,t),并提出等价的光滑D.C.近似问题(P?);建立了光滑近似问题(P?)的ε-近似问题(Pε),证明了近似问题(Pε)与问题(P)的等价性,并进行收敛性分析.
  第三章讨论了求解光滑D.C.近似问题(Pε)的序列凸近似(SCA)方法.首先介绍SCA算法,并且分析算法的收敛性质;其次,讨论了求解光滑D.C.近似问题(Pε)的SCA方法,给出了在SCA算法的实施过程中确定初始解的一个有效方法,针对凸子问题,建立了样本均值近似问题,并简单说明了可以直接采用基于梯度的Monte Carlo方法求解.

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