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使用通用效用集进行稳健决策。 (英语) Zbl 1390.91107号

摘要:我们使用maxmin框架来解决决策者(DM)评估效用函数中的模糊性和不一致性问题。在此框架中,DM的效用函数属于一组函数。集合的成员函数是非递减的,并且满足附加的边界和辅助条件。maxmin框架在决策中提供了健壮性。或者,当参考效用函数已知时,它允许我们对最优决策进行灵敏度或参数分析。为此,我们使用了模糊度成本的概念,并表明当模糊度参数化增加时,这种成本是增加的和凹的。接下来,我们为决策问题开发了一种基于拉格朗日的求解方法。我们证明,在适当的条件下,可以使用混合整数线性规划(MILP)求解拉格朗日模型的样本平均逼近(SAA)。我们还证明了SAA的最优解集收敛于其真正对应的解集,SAA的最佳目标值以指数速率收敛于真正的目标值。我们利用这种收敛特性开发了一种启发式算法,用于识别SAAMILP的解,该解随样本大小的增加而增加。我们使用组合投资和流带宽的两个示例来说明maxmin模型的属性。我们讨论了用于求解SAA MILP的商业解算器的性能,以及由所提出的启发式算法生成的解的质量。

MSC公司:

91B06型 决策理论
90立方厘米 随机规划
91B16号 效用理论
91G10型 投资组合理论

软件:

UTA Plus公司
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全文: 内政部

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