最小最大优化问题可表述成:minx∈Xmaxy∈Yf(x,y),目标是获得全局解/全局鞍点/全局均衡点,即 Gradient Descent Ascent 求解最小最大优化问题通常使用一阶方法 Gradient Descent Ascent (GDA)。也就是对需要最小化目标函数的一方使用梯度下降,对需要最大化目标函数的一方使用梯度上升。GDA 又可分为 Simultaneous ...
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...
为了缓解均值方差模型所生成的资产组合对预期收益和预期风险的敏感性,学者提出了多种鲁棒优化的方法来增加均值方差模型的实用性。本期专题,我们提出了一套基于风险预算模型和 Min-Max 最优化模型的量化资产配置方法,并将其运用于股债配置中。该组合以债券资产配置为主(风险预算类模型决 2、定了所生成的组合一定是以...
这个算法特别适用于具有较小问题的解空间的优化问题。 MinMax方法基于遗传算法和局部搜索,通过适应性函数对每个个体进行评估。算法通过迭代过程中选择最小和最大的适应值来进行搜索。 MinMax方法的主要步骤包括: 1.初始化种群:随机生成一组初始解作为种群。 2.评估适应度:根据适应值公式计算每个个体的适应度。 3.选择...
如何优化均值方差模型Min-Max最优化方法探索.pdf,[table_page] 金融工程专题报告 1952 年,马科维兹提出了著名的均值方差模型,并以此开创了现代投资组合理论。该模 型首次使用量化的方法,描述了投资组合中收益和风险的取舍,展示了分散投资的重要性。 然而,均值方差模型
约束优化 现在假设主次型多任务学习场景下,我们有个任务的损失函数,分别为,其中是主任务损失,我们希望它越小越好;而是辅助损失,相当于正则项,我们只希望它在训练过程中不要往上升的方向走,但不一定要“拼了命地变小”。 沿用《多任务学习漫谈:行梯度之事》 的记号,我们记每一步的更新量为,既然我们以为主任务,...
本文剖析 min-max 对称量化算法实现，以 Tengine 的实现为例。量化是推理加速不可或缺的优化环节，成熟推理框架通常会将量化模块独立出来形成独立工具，如 Tengine、NCNN、升腾、寒武纪，这是因量化过程和硬件非强相关，解耦后能实现更多功能。min-max 量化算法逻辑简单，效果良好。激活值（动态）量化和...
主要内容：构建了微网两阶段鲁棒调度模型，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...
min/max优化 在表中,一般都是经过优化的.如下地区表 我们查min(id), id是主键,查Min(id)非常快. 但是,pid上没有索引,现在要求查询3113地区的min(id); select min(id) from it_area where pid=69; 试想id是有顺序的,(默认索引是升续排列),因此,如果我们沿着id的索引方向走, ...
量化是推理加速必不可少的优化环节,成熟的推理框架一般会把量化模块剥离出来形成独立的一套工具,如 Tengine、NCNN、昇腾、寒武纪都这么做,这主要是因为量化过程和硬件非强相关,解耦开来能干更多的事。 min-max 和 kl 量化算法是硬件厂商适配推理引擎的基础和标配, 其中 kl 量化深受用户喜爱,如英伟达的 TensorRT 也...