分布鲁棒优化是比较新的研究方向,研究难度相对来说也是大一点点的,结合了随机规划和鲁棒优化,假定参数有多个取值情况,而每一个取值又服从一个分布。 总之,如果概率分布集合P仅包含y的实际分布p,分布鲁棒优化变为随机规划;如果概率分布集合P包含U中的所有情况,分布鲁棒优化变为鲁棒优化。 延伸阅读:...
两个分布间的 wasserstein 距离越大,说明分布的差异越大。 Distributionally Robust Classification 现在我们可以来定义在分类任务中分布式鲁棒优化的目标了。 以现有的样本集合构成的分布作为中心,考虑一个 wasserstein 空间球体内的所有分布,这个空间球体的半径为 ε ,真实分布理论上应该不会偏离训练样本集合的分布很远,...
分布鲁棒优化：概率视角下的稳健与效率平衡 分布鲁棒优化代表了不确定优化领域的最新进展，超越了简单边界...
而鲁棒优化则更为务实，它不依赖于具体的分布知识，而是基于已有的数据信息，如参数的可能取值范围或离散情况，目标可能是最坏情况下的稳健保障，或是根据问题的特殊需求设定相对保守或宽松的目标，如安全领域的零事故追求或者最大后悔值的最小化。当随机规划和鲁棒优化的界限开始模糊，分布鲁棒优化这个新兴...
基于数据的分布式鲁棒优化算法及其应用【附PPT与视频资料】
程序名称:数据驱动的多离散场景电热综合能源系统分布鲁棒优化算法 实现平台:matlab-yalmip-cplex/gurobi 代码简介:数据驱动的分布鲁棒优化算法。考虑四个离散场景,模型采用列与约束生成(CCG)算法进行迭代求解…
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不确定优化一般分为随机规划和鲁棒优化:前者假定参数服从一个分布,一般来说会以期望值为优化目标;后者假定分布未知但是现实中的数据中可以获得一些信息,比如参数出现的所有情况,这就是离散的鲁棒优化,或者是每个参数的取值区间,这就是区间鲁棒优化,而鲁棒优化的目标,可以根据需要的保守程度来制定,如果...