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J-GLOBAL ID：202002278140548261   整理番号：20A2247687

現代多目的進化アルゴリズムは,雪が支配する水エネルギーシステムに対する高次元金融リスクポートフォリオトレードオフを発見できるか?【JST・京大機械翻訳】

Can modern multi-objective evolutionary algorithms discover high-dimensional financial risk portfolio tradeoffs for snow-dominated water-energy systems?

著者 (6件)： Gupta Rohini S. (Department of Civil and Environmental Engineering, Cornell University, Ithaca, NY, USA) ,  Hamilton Andrew L. (Department of Environmental Sciences and Engineering, Gillings School of Global Public Health, University of North Carolina at Chapel Hill, Chapel Hill, North Carolina, USA) ,  Hamilton Andrew L. (Center on Financial Risk in Environmental Systems, Gillings School of Global Public Health, UNC Institute for the Environment, University of North Carolina at Chapel Hill, Chapel Hill, North Carolina, USA) ,  Reed Patrick M. (Department of Civil and Environmental Engineering, Cornell University, Ithaca, NY, USA) ,  Characklis Gregory W. (Department of Environmental Sciences and Engineering, Gillings School of Global Public Health, University of North Carolina at Chapel Hill, Chapel Hill, North Carolina, USA) ,  Characklis Gregory W. (Center on Financial Risk in Environmental Systems, Gillings School of Global Public Health, UNC Institute for the Environment, University of North Carolina at Chapel Hill, Chapel Hill, North Carolina, USA)
資料名： Advances in Water Resources  (Advances in Water Resources)
巻： 145  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： A0816B  ISSN： 0309-1708  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： Hetch Hetchy Power Systemにおける水力発電は,中央Sierra Nevadaにおける融雪動力学に強く関係し,その結果,特に,積雪のアベイラビリティとタイミングの変化に対して,特に財政的に脆弱である。本研究は,融雪動力学における不確実性を与えるリスク軽減手段のポートフォリオのトレードオフを理解するために,SFPUCのようなユーティリティを支援できる,より広いクラスの財政リスク管理問題からの代表例として,Hetchy Power Systemを調査した。進化的多目的直接政策探索(EMODPS)フレームワークを,最適年間財務決定にユーティリティ状態情報と外因性入力を写像する時間適応確率規則を同定するために実行した。得られた財務リスク軽減ポートフォリオ計画問題は,非線形,非凸,および離散目的の高次元と混合物のために数学的に困難である。これらの特徴は,高度に互いに素で複雑な形状を持つ解のパレートフロントを生成することにより,問題の困難さを付加する。本研究では,金融リスクを管理するためのDPSフレームワークをサポートするための最先端の多目的進化アルゴリズム(MOEA)の能力の診断評価に寄与する。5つのアルゴリズム,即ち,Borg多目的進化アルゴリズム,非支配Sorting遺伝的アルゴリズムII(NSGA-II),非支配Sorting遺伝的アルゴリズムIII(NSGA-III),参照ベクトル誘導進化アルゴリズム(RVEA),および分解に基づく多目的進化アルゴリズム(MOEA/D)に関する包括的診断を行った。MOEAは,それらの可制御性(使用性),信頼性(成功の可能性),効率(最小化モデル評価),および有効性(高品質トレードオフ表現)を特徴づけるために評価される。結果は,より新しい分解,参照点,および参照ベクトルアルゴリズムが,それらのパラメータ化(使用の困難さ)に高度に敏感であり,探索劣化(解答解)に悩まされ,鍵トレードオフを誤表示する強い尤度を持つことを示した。結果は,雪依存水エネルギーシステムにおける複雑な金融リスクポートフォリオ問題を解くために,アーカイブと適応探索能力を有するMOEAの使用の重要性を強調する。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  ベクトル ,  信頼性 ,  不確実性 ,  *ポートフォリオ ,  融雪 ,  アベイラビリティ ,  リスク管理 ,  *高次元 ,  遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： *進化的アルゴリズム ,  尤度 ,  リスク低減 ,  パレートフロント ,  *多目的進化アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 金融リスク管理 ,  直接政策探索 ,  多目的最適化 ,  進化アルゴリズム ,  水力発電 ,  アルゴリズムベンチマーキング

分類 (2件)： 利益管理  (KA05030A) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (8件)： 多目的進化アルゴリズム ,  雪 ,  エネルギーシステム ,  高次元 ,  金融リスク ,  ポートフォリオ ,  トレードオフ ,  発見