凸非線形最適化問題のための正則化確率双対動的計画法【JST・京大機械翻訳】

Guigues Vincent; Lejeune Miguel; Tekaya Wajdi

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202219224633579 整理番号：22P0039768

凸非線形最適化問題のための正則化確率双対動的計画法【JST・京大機械翻訳】

Regularized Stochastic Dual Dynamic Programming for convex nonlinear optimization problems

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発行年： 2017年01月14日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年05月01日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

非線形動的計画方程式を解くために,REDDP(REgularized Dual Dynamic Program)と呼ばれる二重動的プログラミングアルゴリズムの正則化変形を定義した。非線形確率的動的計画方程式を解くためにアルゴリズムを拡張した。SDDP-REGと呼ばれる対応するアルゴリズムは,線形問題のみおよびより少ない一般的プロックスセンターで研究された確率的二重動的計画法(SDDP)アルゴリズムの正則化の拡張として見ることができる。REDDPとSDDP-REGの収束を示した。直接取引と市場インパクトコストを持つポートフォリオモデルに関するREDDPとSDDP-REGの性能を評価する。特に,多段確率的二次円錐プログラムとしてキャストできるリスク中立ポートフォリオ選択モデルを提案した。定式化は,大きなポートフォリオ再平衡運転に対する市場インパクトコストの影響によって動機づけられる。数値シミュレーションは,REDDPが,考慮したすべての問題事例(DDPより184倍速く)に関してDDPよりはるかに速く,そして,SDDP-REGが,試験した市場影響コストによるポートフォリオ選択問題の実例において,より早く,そして,実行リスク中立多段確率線形プログラム(8.2倍高速)の実例に関して,はるかに高速であることを示した。【JST・京大機械翻訳】

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数理計画法

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