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非凸随机规划的收敛理论及其在混合逻辑中的应用。 (英语) Zbl 1130.90371号

摘要:蒙特卡罗方法在随机规划领域得到了广泛的应用和研究。它们的收敛性质通常考虑样本平均逼近(SAA)问题的全局极小值或一阶临界点,以及真实问题的极小值,并表明随着样本量的增加,前者收敛于后者。然而,全局极小化的假设本质上将这些结果的范围限制为凸问题。我们从两个方向回顾和推广了这些结果:我们允许可能非凸问题的局部SAA极小值问题,并证明了在适当的条件下,SAA问题的局部二阶解几乎肯定收敛到真实问题的二阶临界点。我们还将此新理论应用于离散选择分析的混合logit模型的估计。在此背景下,导出了约束和非约束情况下的新的有用收敛性质,并提出了模拟偏差和方差的相关估计。

理学硕士:

90立方厘米 随机规划
65二氧化碳 蒙特卡罗方法

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全文: 内政部

参考文献:

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