两阶段鲁棒优化模型是一种应用于min-max-min结构的优化方法,用于处理不确定性和风险。它将问题分为两个阶段,每个阶段都有一个优化问题。 第一阶段是鲁棒优化问题,它考虑不确定性因素,并寻找一个鲁棒的解,即在不确定性范围内具有最小的目标函数值。这个阶段的目标是最小化第二阶段的最大目标函数值。 第二阶段是...
建立了min-max-min 结构的两阶段鲁棒优化模型，可得到最恶劣场景下运行成本最低的调度方案。该模型考虑了储能、需求侧负荷及可控分布式电源等的运行约束和协调控制，并引入了不确定性调节参数，可灵活调整调度方案的保守性。
针对微电网内可再生能源和负荷的不确定性,建立了min-max-min 结构的两阶段鲁棒优化模型,可得到最恶劣场景下运行成本最低的调度方案。 模型中考虑了储能、需求侧负荷及可控分布式电源等的运行约束和协调控制,并引入了不确定性调节参数,可灵活调整调度方案的保守性。 基于列约束生成算法和强对偶理论,可将原问题分解为...
1. min-max 问题 为解决基于迭代方法生成的对抗样本攻击,Madry等人[2]提出PGD对抗训练方法,并从鲁棒优化的角度研究模型的对抗鲁棒性以及给出对抗鲁棒性的统一观点。对抗样本的攻击防御问题总结如式(2.1)所示: 其中x为原始样本,δ为扰动信息,S为扰动信息的集合,y为原始样本x的正确标签,D是数据(x,y)满足的分布,...
在用风险预算模型生成初始大类资产配置后,通过鲁棒优化后的均值方差模型来微调大类资产配置的权重以及中观行业配置优化。对于均值方差模型的鲁棒优化,我们主要参考 Rustem, et al.(2000)提出 3、的最小-最大(Min-Max)鲁棒最优化方法,通过输入多种收益/风险的情景来增加返回权重的健壮性。由于该方法的核心思想是针对...
对于均值方差模型的鲁棒优化,我们主要参考 Rustem, et al.(2000)提出的最小-最大(Min-Max)鲁棒最优化方法,通过输入多种收益/风险的情景来增加返回权重的健壮性。由于该方法的核心思想是针对市场最差可能发生情况的优化,我们认为其更加适合于风险厌恶场景下的投资组合构建。本文结构安排如下:第一节介绍了风险预算模型...
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min-max-min:解决最小-最大-最小鲁棒组合优化问题的Julia算法 最小-最大-最小 该存储库包含用于解决本文研究的最小-最大-最小鲁棒优化问题的算法 AyşeNur Arslan,Michael Poss和Marco Silva:最小-最大-最小鲁棒组合优化,几乎没有追索权解决方案。 可在 有四种算法可用: HKW15的单石版重新,请参见函数exact...
AyşeNur Arslan,Michael Poss和Marco Silva:最小-最大-最小鲁棒组合优化,几乎没有追索权解决方案。 可在 有四种算法可用: HKW15的单石版重新,请参见函数exact_dualization() 来自的本地搜索启发式,请参见函数heuristic_dualization() 本文算法1中描述的场景生成算法,请参见函数scenario_generation() ...