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条件值风险约束下随机线性规划的迭代估计最大化。 (英语) Zbl 1282.90112号

摘要:针对具有条件值风险约束的随机线性规划,我们提出了一种新的算法——迭代估计最大化(IEM)。IEM迭代地构造一系列线性优化问题,并依次求解这些问题以找到最优解。IEM在每次迭代中解决的问题的大小不受随机采样点大小的影响,这使得它对于现实世界中的大规模问题非常有效。我们证明了IEM的收敛性,并给出了概率约束解误差所需样本点数的下限。我们还使用标准普尔500数据集展示了大型问题实例和金融投资组合优化示例的计算性能。

MSC公司:

90立方厘米 随机规划
91G10型 投资组合理论
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全文: 内政部

参考文献:

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