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J-GLOBAL ID：201702216001819179   整理番号：17A2001033

分布ロバスト最適化問題のための主双対ハイブリッド勾配法【Powered by NICT】

Primal-dual hybrid gradient method for distributionally robust optimization problems

著者 (4件)： Liu Yongchao (School of Mathematical Sciences, Dalian University of Technology, Dalian, 116024, China) ,  Yuan Xiaoming (Department of Mathematics, Hong Kong Baptist University, Kowloon Tong, Hong Kong) ,  Zeng Shangzhi (Department of Mathematics, Hong Kong Baptist University, Kowloon Tong, Hong Kong) ,  Zhang Jin (Department of Mathematics, Hong Kong Baptist University, Kowloon Tong, Hong Kong)
資料名： Operations Research Letters  (Operations Research Letters)
巻： 45  号： 6  ページ： 625-630  発行年： 2017年 
JST資料番号： H0832A  ISSN： 0167-6377  CODEN： ORLED5  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 分布ロバスト最適化(DRO)問題への離散化手法に焦点を当て,凸最適化領域で良く研究されている最近主双対ハイブリッド勾配(PDHG)法に起因する数値スキームを提案した。具体的には,離散化DROモデルのあいまいさセットはモーメント条件とWasserstein計量によって定義され,それぞれである場合を考察した。さらに,DROによりモデル化されたポートフォリオ選択問題に対するPDHGを適用し,その有効性を検証した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 曖昧さ ,  モデリング ,  モーメント ,  *傾斜法
準シソーラス用語： ポートフォリオ選択 ,  数値スキーム ,  凸最適化 ,  離散化 ,  *ロバスト最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Distributionallyロバスト最適化 ,  離散化法 ,  主双対ハイブリッド勾配 ,  モーメント条件 ,  Wasserstein計量

分類 (2件)： 数理計画法  (KA03030M) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 分布 ,  ロバスト最適化 ,  問題 ,  勾配法