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,如果问题涉及安全,那我们肯定是要不出现任何
对比随机规划和鲁棒优化,我们可以发现,从针对d的不确定性刻画来看,随机规划是非常精确的,就是某个确定的分布函数;而鲁棒优化则非常模糊,得到的解也是非常保守的。 为了能在两者之间做折中,分布鲁棒优化应运而生:一方面增加不确定参数的分布特征,另一方面追求不那么保守的解。 举个例子,我们不仅知道d\in[10, 20],...
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...
基于成像激光雷达的鲁棒位置识别学习图像压缩（LIC）因其优于传统图像压缩的性能，最近在比特率限制下传输...
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的领域应运而生，它像一幅复杂的拼图，将多维度的参数取值与分布特性结合起来。在这里，每个参数可能有多个取值情况，每个取值又独立服从一个分布，这无疑增加了问题的复杂性和研究的挑战性。对于初学者来说，踏上不确定优化的探索之旅，从鲁棒...
鲁棒优化过于保守，而随机优化依赖精确分布，实际应用中存在偏差。分布鲁棒优化结合了统计学习与优化理论，通过假设参数可能分布，优化在一系列“疑似”真实分布下的最坏情况，以改善鲁棒优化和随机优化的缺点。分布鲁棒优化结合历史数据构造分布集，通过moment-based或metrics-based方式形成集合，但面临构建和解题...
在组合优化领域,我们经常听到两种技术:鲁棒优化和随机优化。它们都是为了解决不确定优化问题,尤其是当未来参数难以预测时。让我们来深入了解这两种方法的核心思想。 鲁棒优化:未来的不确定性 🤔 鲁棒优化(Robust Optimization)的核心思想是,未来的参数可能并不固定,但它们应该在历史数据的某个范围内。这种思想借鉴了实...
随机情景下考虑供应商参与的灾前选址—配送鲁棒优化研究一、引言在现代的物流管理领域,灾前选址与配送策略的优化已经成为了一个重要的研究方向。尤其是在面对自然灾害等不可预测事件时,如何有效地选择供应商并分配资源,以实现鲁棒性优化,成为了企业持续发展的关键。本文旨在探讨随机情景下考虑供应商参与的灾前选址—配送...
城市综合能源系统随机鲁棒优化方法及其应用,该方法是基于狄利克雷混合模型与变分推断算法的城市综合能源系统随机鲁棒优化方法,该方法包括如下步骤:建立基于数据的随机鲁棒模糊集;建立城市综合能源系统随机鲁棒两阶段优化模型;随机鲁棒两阶段模型的求解.本发明综合考虑多重不确定性,基于狄利克雷过程混合模型与变分推断算法对...
鲁棒优化比较难。1、鲁棒优化的计算结果受限于不确定集u的不同。这就大大增加了鲁棒求解的难度。2、随机优化技术常被用来处理协作类问题，它特别擅长处理：受多种变量的影响，存在许多可能解的问题，以及结果因这些变量的组合而产生很大变化的问题。