위험 회피형 확률 제약 스토캐스틱 최적화 알고리즘
본 논문은 2단계 재조정 모델에 위험 회피성을 도입한 두 가지 새로운 확률 제약 모델, 즉 위험 회피 예산 모델과 위험 회피 강건 모델을 제안한다. 특히 분포에 대한 샘플링 접근만 허용되는 블랙박스 설정에서, 집합 커버, 정점 커버, 트리 멀티컷, 최소 컷, 시설 위치와 같은 전형적인 조합 최적화 문제에 대해 근사 알고리즘을 설계하고, 예산 위반과 확률 위반을 거의 최적 수준으로 제한한다. 핵심 기법은 위험 회피 LP의 완전다항식 근사 스킴(F…
저자: Chaitanya Swamy
본 논문은 확률적 불확실성을 모델링하는 2단계 재조정(stochastic two‑stage recourse) 프레임워크에 위험 회피성을 도입한 두 가지 새로운 모델을 제안한다. 첫 번째는 위험 회피 예산 모델(risk‑averse budget model)이며, 두 번째는 위험 회피 강건 모델(risk‑averse robust model)이다. 두 모델 모두 입력으로 주어지는 확률 분포에 대해 샘플링만 가능한 블랙박스 설정을 전제로 한다.
**모델 정의**
- 위험 회피 예산 모델: 첫 번째 단계에서 결정 변수 x와 두 번째 단계 시나리오별 결정 변수 y_A를 선택한다. 목표는 총 기대 비용 c(x)+E_A
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