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基于CVaR的一类随机拟变分不等式的逼近算法

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摘要

主要考虑基于CVaR的一类随机拟变分不等式问题的逼近算法.将随机拟变分不等式问题的正则gap函数看作一个损失函数,将随机拟变分不等式问题转化为损失函数CVaR值的最小化问题.利用光滑技术和蒙特卡洛方法,获得CVaR最小化问题的逼近问题,并考虑了逼近问题的最优解和稳定点的收敛性.

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来源
《四川师范大学学报：自然科学版》 |2016年第3期|354-361|共8页
作者
马会强; 王磊;
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作者单位

西南民族大学经济学院;

西南财经大学经济数学学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类几何概率与组合概率;
关键词
随机拟变分不等式; CVaR; 正则gap函数; 光滑技术; 蒙特卡洛方法;

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